我使用Realm从DB加载POI。接下来,通过mapsforge将这些点添加到集群实现中。此代码运行良好: 它在地图上绘制所有POI,但若我在领域集群中使用RxJava,就永远不会在地图上添加POI。代码如下:
我正在使用jquery ui map,我正在从geoJSON加载标记,然后我想对它们进行聚类,但我可以看到标记,但不能看到聚类。 我的代码如下: 当我执行console.log($(this).gmap('get','marks'))时;它是空的,我不明白它为什么会这样。 你有什么主意吗? 谢谢
我们有没有可能在Spark中先按一列分区,然后再按另一列聚类? 在我的例子中,我在一个有数百万行的表中有一个< code>month列和一个< code>cust_id列。我可以说,当我将数据帧保存到hive表中,以便根据月份将该表分区,并按< code>cust_id将该表聚类成50个文件吗? 忽略按< code>cust_id的聚类,这里有三个不同的选项 第一种情况和最后一种情况在 Spark
我的环境是两台物理机器,都运行在Docker-Compose中。 我想创建跨越两个docker容器的elasticsearch集群。 我这样的建筑 两个容器不能互相连接,有什么想法吗? docker image正在使用ElasticSearch:5.4.2 Docker-compose.yml ElasticSearch.yml 和日志 [2017-11-09T05:56:10,552][信息][
我在研究空间日期时遇到了一个问题。我有一个包含列的表:对象id及其坐标(纬度和经度,数据类型是几何体)。我需要找到一公里内最大的一组点。我怎么能这么做?
我的应用程序出现OutOfMemory异常。我已经把垃圾堆和垫子翻了个底朝天。在分析我的应用程序内存使用情况时,我发现以下疑点。我无法理解这些嫌疑人背后的主要原因。 请帮助我了解这种泄漏的怀疑和什么相关的解决方案。 “AJP-Bio-9002”-exec-5 at java.util.arrays.copyof([ci)[C(arrays.java:2882)at java.lang.abstra
我正在尝试用Mesos集群模式运行Spark应用程序。(我有客户端模式工作,但仍然想尝试集群模式) 在YARN集群模式下,Spark的YARN客户机实现将把应用程序jar上传到HDFS,这样驱动程序和所有执行程序都可以访问jar,但是我在RestSubmissionClient中找不到这样的代码,Mesos或Standalond集群模式使用的是RestSubmissionClient。 在这种情况
我正在运行一个使用Webhooks查询AWS Lambda函数的电报机器人。在与机器人的私人对话中,它的功能与预期的一样。然而,在群组聊天中,机器人无法回应。特别是,当从组接收更新时,Message对象缺少字段(即没有与来自组聊天的消息相关联的文本)。 null 下面是从群组聊天中接收到的消息对象的样子(注意,它没有字段: 以下是我已经查看过的关于stackoverflow的一些资源: 允许机器人
问题内容: 我正在编写一个托管云堆栈(在诸如EC2之类的硬件级云提供程序之上),我不久将面临的一个问题是: 几个相同的节点如何确定其中一个成为主节点?(即,考虑在EC2上运行的5台服务器。其中一台必须成为主服务器,而其他服务器必须成为从服务器。) 我阅读了MongoDB使用的算法的说明,它看起来非常复杂,并且还取决于投票的概念—即,两个单独的节点将无法决定任何事情。同样,他们的方法在产生结果之前有
本文向大家介绍集群中为什么要有主节点?相关面试题,主要包含被问及集群中为什么要有主节点?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 在分布式环境中,有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行,其他的机器可以共享这个结果,这样可以大大减少重复计算,提高性能,所以就需要主节点。
一、Zookeeper集群搭建 为保证集群高可用,Zookeeper 集群的节点数最好是奇数,最少有三个节点,所以这里搭建一个三个节点的集群。 1.1 下载 & 解压 下载对应版本 Zookeeper,这里我下载的版本 3.4.14。官方下载地址:https://archive.apache.org/dist/zookeeper/ # 下载 wget https://archive.apache.
一、集群规划 这里搭建一个 3 节点的 Spark 集群,其中三台主机上均部署 Worker 服务。同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外,还在 hadoop002 和 hadoop003 上分别部署备用的 Master 服务,Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理,如果主 Master 不可用,则备用 Master 会成为新的主 Mas
一、高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edureka.
http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_segmentation_toy.html 此范例是利用Spectral clustering来区别重叠的圆圈,将重叠的圆圈分为个体。 建立一个100x100的影像包含四个不同半径的圆 透过np.indices改变影像颜色复杂度 用spectral_clustering区分出各个不同