《烽火》专题
-
开火。解析所有嵌套promise后的all（）
我试图使用他们的Firebase API递归获取黑客新闻故事的所有评论。一个故事有一个属性，它是一个表示注释的ID数组。每个注释都可以有自己的 在第一级注释promise解决后触发（这是有意义的，因为所有的都解决了。）然而，我想知道一旦所有嵌套的promise都解决了。我该怎么做呢？
-
代码点火器移除索引。来自url的php
我当前的URL看起来像这个 我想删除从这些URL。 mod_rewrite在apache2服务器上启用。在， 我的代码点火器根文件包含， 但它仍然不起作用。我哪里做错了？
-
火花速度试验
我通过连接到一个有500'000'000行和14列的数据库。 下面是使用的代码： 上面的代码花了9秒来显示DB的前20行。 后来，我创建了一个SQL临时视图 上面的代码用了1355.79秒（大约23分钟）。这样可以吗？这似乎是一个大量的时间。 最后，我尝试计算数据库的行数 用了2848.95秒（约48分钟）。 是我做错了什么，还是这些数额是标准的？
-
纱线持续灭火花EMR应用母版
我正在EMR EMR-4.3.0上运行一个spark应用程序，有1个主机和4个节点 它们每一个都有5GB内存和2个核心。 最后Yarn杀死了应用程序主人 错误ApplicationMaster：接收信号15:SIGTERM 1）我是否可以进一步改进num-executors和executor-core的spark-submit选项。
-
Tensorflow火车。py抛出Windows致命异常
我已经和Tensorflow合作了很长一段时间，有一些问题，但它们从来没有解决过。今天，当事情变得有趣时，我想训练一个新的模型。起初，训练在一步之后无缘无故地停止了。它以前发生过，打开一个新的cmd窗口解决了它。这次不难。在我再次尝试之后，我开始训练。py开始抛出这个： Windows致命异常：访问违规 当前线程0x000018d4（最新调用优先）： 文件“C:\windows\system32\
-
为什么我的处理时间窗口会触发火灾，而事件时间窗口不会
我很难让apache beam管道触发基于事件时间的触发器，但似乎能够随着处理时间触发窗口触发。 我的管道相当基本： > 我提取二级时间戳 我打开数据窗口进行处理 我按秒对数据进行分组，以便以后按秒对流数据进行分类。 我最终在分类的秒数上使用滑动窗口，有条件地每秒向pubsub发出两条消息中的一条。 我的问题似乎在步骤3中。 我试图在第3阶段使用与第5阶段相同的窗口策略，在分类秒数上运行滑动平均计
-
带有火花转轮的Apache光束字数计数示例在“未知'转轮'指定'SparkRunner'”时失败
我试图通过给出以下命令来完成Apache beam字数计算示例的spark提交 我得到以下例外： 线程“main”java中出现异常。lang.IllegalArgumentException：未知的“runner”指定了“SparkRunner”，支持的管道运行程序[DirectRunner]
-
合并为真的火力恢复文档更新
今天在使用Admin SDK开发Cloud Firestore时，我无意中忘记了替换。使用更新。设置了merge true选项，令我惊讶的是，查询成功了，文档也创建了。我删除了合并：true，然后我得到了文档不存在错误。我用merge:true再次测试了它，并再次创建了文档。我在文档中找不到有关此的任何内容。有人能解释这种行为吗。
-
Py4JJavaError：调用z:org时出错。阿帕奇。火花应用程序编程接口。蟒蛇蟒蛇。收集和服务
这是发生的错误。这是一个简单的程序计算文件的输入次数，但出现了这个错误。即使结果相同，我也将文件保存在代码中提到的两个位置。
-
用Log4j v1 Kafka appender实现对Kafka的APAche火花日志记录
我可以在Spark的log4j.properties中使用与我的虚拟应用程序中相同的设置来配置appender。 但是当Spark shell启动时，它似乎在加载任何额外的jar之前就启动了记录器，然后立即抛出一个错误，因为它找不到Kafka appender： log4j:错误无法实例化类[kafka.producer.kafkalog4jappender]。ClassNotFoundExcep
-
在运行火花作业时，根据公平的份额，纱线不抢占资源
我在重新平衡YARN Fair计划队列上的Apache Spark jobs资源时遇到了一个问题。 在测试中，我配置了Hadoop2.6（也尝试了2.7）在macOS上使用本地HDFS以伪分布式模式运行。对于工作提交使用“预构建Spark1.4用于Hadoop2.6和更高版本”（尝试1.5也）从Spark的网站分发。 在Hadoop MapReduce作业上使用基本配置进行测试时，Fair Sch
-
当驱动程序在主节点上运行时，火花历史服务器非常慢
我使用的是在AWS EMR 5.30.0上运行的Spark 2.4.5和R5.4xLarge实例（16个vCore、128个GiB内存、EBS仅存储、EBS存储：256 GiB):1个主、1个核心和30个任务。 所以我想我可以编辑其他设置来使UI工作正常，但我不确定是什么。 以下是集群中Spark-defaults.conf中的设置：
-
Flink流：TriggerResult之间的不同。火灾和触发结果。FIRE\u和\u PURGE
我是Flink的新手。我有一个Flink流媒体程序，在10秒的会话窗口中计算Kafka的内容。 以下是我的问题： 会话windows的默认触发器为FIRE。 Flink streaming是否会将每个窗口的所有Kafka消息保留在内存中？或者只保留聚合结果。 如果使用FIRE\u和\u PURGE，将清除什么？
-
css：一个元素在火狐上的图像上浮动，但在其他浏览器中没有。是火狐尊重css标准还是其他浏览器？
就像在标题中，我有这样一个： http://jsfiddle.net/Eddie84/vh6n4/ firefox是遵守css标准还是其他浏览器？而且，我如何在其他浏览器上获得相同的结果而不改变DOM和css？！ HTML: CSS: 非常感谢你 塞拉菲诺
-
火花：混洗写入、混洗溢出（内存）、混洗溢出（磁盘）之间的区别？
我有下面的spark工作，努力把一切都留在记忆中： 然而，当我查看作业跟踪器时，我仍然有很多Shuffle Write和Shuffle spill到磁盘... 然后作业失败，因为...我想知道这里的532.9GB混洗写入，是写入磁盘还是内存？