问题：多Master如何配置 因为涉及到多个Master，所以对于应用程序的提交就有了一点变化，因为应用程序需要知道当前的Master的IP地址和端口。这种HA方案处理这种情况很简单，只需要在SparkContext指向一个Master列表就可以了，如spark://host1:port1,host2:port2,host3:port3，应用程序会轮询列表。
问题：配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER 如果不设置spark.deploy.recoveryMode的话，那么集群的所有运行数据在Master重启是都会丢失，可参考BlackHolePersistenceEngine的实现。
问题：Operation category READ is not supported in state standby org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.ipc.StandbyException): Operation category READ is not supported in state stan
为了达到这个目的，我们从random模块中导入shuffle()函数。>>> from random import shuffle>>> shuffle(mylist)>>> mylist运行结果：[3, 4, 8, 0, 5, 7, 6, 2, 1]
答案是No。循环引用其它对象或引用自全局命名空间的对象的模块，在Python退出时并非完全释放。另外，也不会释放C库保留的内存部分。
Flask是Python编写的一款轻量级Web应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2。Flask使用 BSD 授权。其中两个环境依赖是Werkzeug和jinja2，这意味着它不需要依赖外部库。正因如此，我们将其称为轻量级框架。Flask会话使用签名cookie让用户查看和修改会话内容。它会记录从一个请求到另一个请求的信息。不过，要想修改会话，用户
当一个类继承自另一个类，它就被称为一个子类/派生类，继承自父类/基类/超类。它会继承/获取所有类成员（属性和方法）。继承能让我们重新使用代码，也能更容易的创建和维护应用。Python支持如下种类的继承：单继承：一个类继承自单个基类多继承：一个类继承自多个基类多级继承：一个类继承自单个基类，后者则继承自另一个基类分层继承：多个类继承自单个基类混合继承：两种或多种类型继承的混合
一个线程就是一个轻量级进程，多线程能让我们一次执行多个线程。我们都知道，Python是多线程语言，其内置有多线程工具包。Python中的GIL（全局解释器锁）确保一次执行单个线程。一个线程保存GIL并在将其传递给下个线程之前执行一些操作，这会让我们产生并行运行的错觉。但实际上，只是线程在CPU上轮流运行。当然，所有的传递会增加程序执行的内存压力。
Python中的垃圾回收机制是以引用计数为主，标记-清除和分代收集为辅。引用计数:Python在内存中存储每个对象的引用计数，如果计数变为0，该对象就会消失，分配给该对象的内存就会释放出来。标记-清除：一些容器对象，比如list,dict,tuple,instance等可能会出现引用循环，对于这些循环，垃圾回收器会定时回收这些循环(对象之间通过引用(指针)连在一起，构成一个有向图，对象构成这
答:如果我们不确定往一个函数中传入多少参数，或者我们希望以元组(tuple)或者列表(list)的形式传参数的时候，我们可以使用*args(单星号).如果我们不知道往函数中传递多少个关键词参数或者想传入字典的值作为关键词参数的时候我们可以使用**kwargs(双星号),args,kwargs两个标识符是约定俗成的用法。 另一种答法:当函数的参数前面有一个星号*号的时候表示这是一个可变得位置参数，
数组和链表是数据存储方式的概念，数组在连续的空间中存储数据，而链表可以在非连续的空间中存储数据；队列和堆栈是描述数据存取方式的概念，队列是先进先出，而堆栈是后进先出；队列和堆栈可以用数组来实现，也可以用链表实现。
Linux下的后台进程管理利器supervisor每次文件修改后在linux执行service supervisord restart
引入日志函数执行时间统计执行函数钱预备处理执行函数后的清理功能权限校验等场景缓存
方差分析ANOVA代表方差分析。执行以确定不同组的分类数据之间的关系。在ANOVA下我们有两个测量结果：- F-testscore：显示组的变量意味着变化--p 值：它显示结果的重要性这可以使用python模块scipy方法名称f_oneway（）执行语法：import scipy.stats as stst.f_oneway(sample1, sample2, ..)这些样
分组是pandas中可用的有趣措施，它可以帮助我们找出不同分类属性对其他数据变量的影响。让我们看一个关于同一数据集的例子，我们想要弄清楚人们年龄和教育对投票数据集的影响。DF.groupby(['education', 'vote']).mean() 输出有点像这样：a如果输出表的这个组不太容易理解，那么分析人员可以使用数据透视表和热图来显示它们。
一个有用的工具是boxplot，您可以通过matplotlib模块使用它。Boxplot是数据分布的图形表示，显示极值，中位数和四分位数。我们可以通过使用箱线图轻松找出异常值。现在考虑我们再次处理的数据集，并绘制属性填充的箱线图import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt DF = pd.read_csv("https://raw.
描述性统计信息是了解数据特征并快速总结数据的有用方法。python中的pandas提供了一个有趣的方法describe（）。describe函数对数据集应用基本统计计算，如极值，数据点标准偏差等。自动跳过任何缺失值或NaN值。describe（）函数给出了数据分布的良好画面。DF.describe() 一个有用的方法，如果value_counts（）可以计算分类属性值系列中每个类别的计数。例如
什么是探索性数据分析（EDA）？EDA是数据分析中的一种现象，用于更好地理解数据方面，如：- 数据的主要特征- 变量和它们之间的关系- 确定哪些变量对我们的问题很重要我们将看看各种探索性数据分析方法，如：描述性统计，这是一种简要概述我们正在处理的数据集的方法，包括样本的一些度量和特征分组数据[使用基本分组由基 ]方差分析，方差分析，是一种将观察集中的变化划分为不同成分的计算方法。
在文件中执行停用词操作在下面的代码中，text.txt是要删除停用词的原始输入文件。filteredtext.txt是输出文件。可以使用以下代码完成：import io from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize #word_tokenize accepts a string as
什么是停止词？将数据转换为计算机可以理解的内容的过程称为预处理。预处理的主要形式之一是过滤掉无用的数据。在自然语言处理中，无用的单词（数据）被称为停用词。停用词：停用词是搜索引擎被编程为忽略的常用词（例如“the”，“a”，“an”，“in”），用于索引搜索条目和检索它们时作为搜索查询的结果。我们不希望这些单词在我们的数据库中占用空间，或者占用宝贵的处理时间。为此，我们可以通过存储您认为是
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