我有一个由4台机器组成的集群，我需要针对这些机器运行基准测试。我决定使用Terasort进行基准测试。但是，当我运行基准测试时，四台机器中只有一台处于负载状态，而其他三台完全空闲。如果我再次运行测试，另一台机器将完全处于负载状态，而其他三台机器将处于空闲状态。当我使用Teragen创建数据集时，一切正常，负载均匀分布在所有四台机器上。这个配置有什么问题？谢谢 最佳答案 我希望您的集群正确分布为4个节点(1个名称节点、1个辅助名称节点、2个数据节点)流程的发生就像它从名称节点开始一样，作业跟踪器将为具有数据block的任务跟踪器安排作

我有一个LinearLayout，它有四个水平布局的View。第一个和最后一个组件是固定大小。对于内部两个View，我只想共享可用空间50:50。我将每个权重都设置为“1”，但是当布局View时，View的大小取决于它们所包含的内容。这是我的布局xml以供引用。显然这些不是实际的列名称，但出于保护隐私的目的我更改了它们。此布局由ListView使用，它将每个View的文本更改为其呈现的任何值。名称和描述字段应该排成一行，因为它们都占剩余屏幕的50%，但当名称较长时，描述会向右移动。为什么？ 最佳答案 要考虑权重，布局维度需要为0(零

我有一个GridView，它显示字母图片发生的情况是，每次在最后一行中都有更少的字母。最后一行左对齐，看起来不太好所以我想让最后一行居中，任何建议我的GridView代码: 最佳答案 我有同样的问题，但我使用两个GridView来管理这个问题，第一个GridView显示除最后一行以外的行，第二个GridView显示最后一行。这是实现我需要的最简单的方法。我还没有找到更好的解决方案。也期待看到一种简单易用的方法。 关于android-如何在Android的GridView中集中最后一个不均

我已经将twemproxy集成到web层并且我有6个Elasticache(1个主副本，5个只读副本)在每次测试中仍然执行了几次负载测试，我得到了相同的结果。我有单独的数据引擎写入该集群的主节点，其余5个副本与其同步。所以我使用twemproxy只是为了从Elasticache读取数据，而不是为了分片。所以我的简单问题是，为什么我在Elasticache的单个只读副本上获得了90%的命中，它应该在所有只读副本中平均分配命中吗？对吧？提前致谢 最佳答案 我记得Twemproxy会散列所有内容。这意味着它将尝试在您提供给它的主人之间拆分

我需要实现如下图所示的slider控件slider将具有不均匀的长度步长。每当用户滑动slider时，slider只会停在接近当前范围的步长之一。但真正的挑战是UISlider在自定义点(范围)处带有点，这些点将在最初提供。谁能帮我实现这个功能。 最佳答案 我认为你最好不要尝试将UISlider改造成这个配置如果这是我的问题，我会构建一个像这样结构的自定义ViewDKCustomSliderView->UIImageView(subviewforsliderhead)它实现了这样的接口(interface)。@interfaceDK

我正在尝试将字符串列表拆分为包含这些字符串的长度不均匀的元组列表，每个元组包含的字符串最初由空白字符串分隔。基本上我需要可以应用于列表的参数化拆分。如果我的初始列表如下所示:init=['a','b','','c','de','fgh','','ij','','','k','l','']此列表的最后一个元素始终是结束符''。可以有连续的''被认为是单个的。我需要的结果是:end=[('a','b'),('c','de','fgh'),('ij',),('k','l')]我已经有丑陋的代码来完成这项工作，一旦列表完全弹出就超出范围:end=[]whileinit[-1]==u'':ini

我的数据框有不均匀的时间索引。我怎样才能找到一种方法来绘制数据并自动本地化索引？我在这里搜索过，我知道我可以绘制类似e.plot()但时间索引(x轴)将是偶数间隔，例如每5分钟一次。如果前5分钟需要100个数据，第二个5分钟需要6个数据，我该如何绘制数据数量均匀。并在x轴上找到正确的时间戳。这里是evencount，但是我不知道如何添加时间索引。plot(e['Bid'].values)请求的数据格式示例时间，出价2014-03-0521:56:05:924300,1.372752014-03-0521:56:05:924351,1.372722014-03-0521:56:06:42

我有两个numpy数组light_points和time_points，想对这些数据使用一些时间序列分析方法。然后我尝试了这个:importstatsmodels.apiassmimportpandasaspdtdf=pd.DataFrame({'time':time_points[:]})rdf=pd.DataFrame({'light':light_points[:]})rdf.index=pd.DatetimeIndex(freq='w',start=0,periods=len(rdf.light))#rdf.index=pd.DatetimeIndex(tdf['time'])

假设我有以下数据:s2=pd.Series([1,2,3,4,5,2,3,333,2,123,434,1,2,3,1,11,11,432,3,2,4,3,3,3,54,34,24,2,223,2535334,3,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,30000,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2])s2.value_counts(normalize=True).plot()我想在图中显示的是，有几个数字构成了大多数情况。问题是，这将在图表的最左侧看到，然后会有一条直

假设您有一些不均匀的时间序列数据:importpandasaspdimportrandomasrandyts=pd.Series(range(1000),index=randy.sample(pd.date_range('2013-02-0109:00:00.000000',periods=1e6,freq='U'),1000)).sort_index()printts.head()2013-02-0109:00:00.0028959952013-02-0109:00:00.0037654992013-02-0109:00:00.0038387972013-02-0109:00:00.