我从https://github.com/luciddreamz/laravel下载用于openshift的Laravel然后通过github上传我的存储库。此连接到数据库的代码不起作用。问题是从位于项目根目录中的.env文件加载变量为了解决这个问题改变.env#localenvironmentonly#forproduction,see.openshift/.envAPP_ENV=APPLICATION_ENVAPP_DEBUG=trueAPP_URL=OPENSHIFT_APP_DNSAPP_KEY=OPENSHIFT_SECRET_TOKENDB_DRIVER=mysqlDB_H
您将如何解决以下存储和检索问题？每天(365天/年)将添加大约2.000.000行，每行包含以下信息:id(唯一的行标识符)entity_id(取值介于1和2.000.000之间)date_id(每天递增-取值介于1和3.650之间(十年:1*365*10))value_1(取值介于1和1.000.000之间)value_2(取值介于1和1.000.000之间)entity_id结合date_id是唯一的。因此，每个实体和日期最多一行可以添加到表中。数据库必须能够保存10年的每日数据(7.300.000.000行(3.650*2.000.000))。上面描述的是写模式。读取模式很简单:
我正在尝试在我的Mac上安装原版论坛，为此我刚刚从MySQL命令行创建了一个数据库和一个用户:mysql>CREATEDATABASEvanilla;QueryOK,1rowaffected(0.00sec)mysql>createuser'vanilla_user3'@'localhost'IDENTIFIEDBY'vanilla_password';QueryOK,0rowsaffected(0.00sec)mysql>GRANTALLPRIVILEGESON*.*TO'vanilla_user3'@'localhost';QueryOK,0rowsaffected(0.00sec
我收到以下错误ERROR2013(HY000):LostconnectiontoMySQLserverat'readingauthorizationpacket',systemerror:0尝试连接到我的MySQL服务器时。我在做什么:我在MySQL中有Master-Slave复制，它正在工作，只是使用F5添加了负载平衡功能。我已经根据他们的网站配置了F5。但是当我尝试使用F5配置的IP连接到我的MySQL服务器时，我得到了ERROR2013(HY000):LostconnectiontoMySQLserverat'readingauthorizationpacket',systeme
目前我们的任务是从外部服务器获取100万条记录，对其进行处理并将其保存在数据库中。我们使用node.js来获取记录，使用mongodb作为数据库。我们决定将流程拆分为2个任务，获取记录并进行处理。现在我们能够获取所有记录并将其转储到mongo中，但是当我们尝试处理它时(通过处理我的意思是更改一些属性值，进行一些简单的计算并更新属性)，我们看到mongodb中的响应非常缓慢更新大约200,000条记录。为了处理数据，我们分批处理1000条记录，(单独)更新记录，然后进行下一批。怎样才能使性能更好？ 最佳答案 如果你想在长数据后保持mo
目前我们的任务是从外部服务器获取100万条记录，对其进行处理并将其保存在数据库中。我们使用node.js来获取记录，使用mongodb作为数据库。我们决定将流程拆分为2个任务，获取记录并进行处理。现在我们能够获取所有记录并将其转储到mongo中，但是当我们尝试处理它时(通过处理我的意思是更改一些属性值，进行一些简单的计算并更新属性)，我们看到mongodb中的响应非常缓慢更新大约200,000条记录。为了处理数据，我们分批处理1000条记录，(单独)更新记录，然后进行下一批。怎样才能使性能更好？ 最佳答案 如果你想在长数据后保持mo
我有JSON数据，我正在将这些数据读入一个包含多个字段的数据框中，根据两列对其进行重新分区，然后转换为Pandas。这项作业在仅600,000行数据上的EMR上不断失败，并带有一些模糊的错误。我还增加了Spark驱动程序的内存设置，但仍然看不到任何分辨率。这是我的pyspark代码:enhDataDf=(sqlContext.read.json(sys.argv[1]))enhDataDf=(enhDataDf.repartition('column1','column2').toPandas())enhDataDf=sqlContext.createDataFrame(enhData
我正在处理非常大的tif图像，我将它们组合成一个大的单个图像。我有一个由我的同事创建的库，它生成图像金字塔并提供了一个非常方便的工具来可视化图像金字塔。该可视化工具非常适合在大图像上获取峰值并直观地识别兴趣点，但客户对这些大图像的图像分析更感兴趣。因此，有必要将非常大的图像导出到单个文件中。考虑到这些图像的大小可以从800MB到数GB不等，我觉得这很麻烦。仅将这张图片加载到内存中的任务就具有挑战性，尤其是在进行图片分析时。我想知道，是否可以在java中以block或逐行的方式编写这个大的tiff图像。目前，我的应用程序在小型(8GBRAM)机器上内存不足。目前构成这些图像的方法是:使用
我需要在文本中找到大约25000个单词。为此目的最合适的算法/库是什么？目标语言是C++ 最佳答案 IonceusedtheBoyer-Moorealgorithmanditwasquitefast.Boyer-Moore不适合高效地搜索多个单词。实际上有一种非常有效的算法可以做到这一点，称为Wu-Manber算法。我将发布一个引用实现。但是请注意，我前段时间这样做只是为了教育目的。因此，该实现并不适合直接使用，而且还可以提高效率。它还使用DinkumwareSTL中的stdext::hash_map。替换为std::tr1::un
我正在编译一个C++库，该库定义了一个从一组数据点中随机采样的函数。数据点存储在std::vector中。有126,272个std::vectorpush_back语句，其中所涉及的vector的类型为double。编译需要很长时间。为什么要花这么长时间？(除了std::vectorpush_back语句外，所有其他代码的编译时间都将少于1秒，因为其他代码很少。) 最佳答案 gcc中有-ftime-report选项，可打印每个编译器阶段浪费的时间的详细报告。我将ubuntu12.0464位和gcc4.6.3一起使用，此代码可重现您的
