我正在寻找将项目添加到DynamoDB对象内的数组的最有效原子方法。现在，我看到以原子方式向数组添加内容的唯一方法是使用版本化方法:获取要更新的字段，添加/删除值，并使用行中的“版本”字段进行条件更新。但这对我来说看起来并不高效。有没有更好的方法呢？ 最佳答案 UpdateItem操作具有添加和删除操作。如果在集合上使用，这些操作将从集合中添加/删除指定的值。如果用在数字上，添加操作将自动递增或递减数字。重要的是要记住DynamoDB实际上支持集合，而不是数组。因此，添加或删除值本质上是原子的。
我正在尝试使用“CognitoOauth2”在资源服务器中实现SpringSecurity，但我似乎没有找到太多信息。关于它(或者是否有可能这样做)。我最近的方法是使用“Nimbus+JOSE”通过“JWKS”检查“访问token”的有效性并授予访问资源的权限。(类似于他们在此处找到的“API网关资源保护实现”给出的示例:https://aws.amazon.com/es/blogs/mobile/integrating-amazon-cognito-user-pools-with-api-gateway/) 最佳答案 使用最新的S
如果我想直接处理付款而不通过Google/Amazon/Paypal，我该怎么做？是否有JavaAPI或一些引用实现展示了如何做这样的事情，或者它真的那么庞大和复杂以至于我需要选择Google或Amazon等提供商？我目前使用GoogleCheckout，因为它的实现相当简单，而且我可以轻松生成包含任何我想要的信息的报告。如果我在内部实现该解决方案，无论如何我都可以直接访问所有这些信息。 最佳答案 我从未使用GoogleCheckout或PayPalAPI处理付款。如果有一种方法可以避免“接触”信用卡信息的任何部分并将其外包给他们的
我正在尝试通过以下方式从AmazonS3存储桶加载一些数据:SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("Importer");JavaSparkContextctx=newJavaSparkContext(sparkConf);HiveContextsqlContext=newHiveContext(ctx.sc());DataFramemagento=sqlContext.read().json("https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/*/*.json");最后一行会抛出一个错误:Exception
我有一个网站(在ElasticBeanstalk上的Tomcat中运行)生成艺术家唱片目录(一个艺术家的单个页面)。这可能会占用大量资源，因此艺术家页面在一个月内不会发生变化，因此我在其前面放置了CloudFrontDistribution。我认为这意味着我的服务器不必多次处理任何艺术家请求，但它并没有那么好。这篇文章解释说，每个边缘位置(欧洲、美国等)在第一次查找资源时都会错过，并且云端缓存中保留的资源数量是有限的，因此它们可能会被丢弃。因此，为了解决这个问题，我更改了服务器代码，将网页副本存储在S3中的存储桶中，并在收到请求时首先检查这一点，因此如果艺术家页面已存在于S3中，则服务
我正在尝试为以下亚马逊wsdl生成工件:http://webservices.amazon.com/AWSECommerceService/AWSECommerceService.wsdl使用以下Ant任务:但没有为以下元素生成java工件，如下所示:即使生成所有其他元素，基本上也不会生成枚举。有没有人见过这个问题？我正在使用jax-wsri2.2.1http://jax-ws.java.net/2.2.1/谢谢 最佳答案 如Puspendu所引用，绑定(bind)的JAXB客户端定制完全/非常接近您的需要——您需要为您的示例使用J
出于某种原因，我正在努力为我的AmazonS3上传策略生成签名。我发誓我曾经有过这个工作，但现在没有了。任何帮助将非常感激。我需要一双全新的眼睛。与AmazonS3SignatureTester的输出进行比较时，我没有得到相同的签名。但是，当我直接使用该工具的签名时，一切正常。所以问题肯定出在我的签名过程中。此外，该工具输出的“待签名字符串”十六进制解码与我正在签名的输入策略相同。AWS文档说theprocessforconstructingapolicysignature应该是这样的:使用UTF-8对政策进行编码。使用Base64对这些UTF-8字节进行编码。使用HMACSHA-1使
上学期的大数据处理课程，笔者被分配到Impala的汇报主题。然而汇报内容如果单纯只介绍Impala的理论知识，实在是有些太过肤浅，最起码得有一些实际操作来展示一下Impala的功能。但是Impala的配置实在是有些困难与繁琐，于是笔者通过各种渠道找到了Cloudera公司（Hadoop数据管理软件与服务提供商）在早些年发行的虚拟机文件，通过配置该虚拟机可以直接获得一个较为完整的大数据处理应用环境（包括Hadoop、Impala等数种大数据处理应用）。【虚拟机文件资源已上传百度网盘，没办法，这个虚拟机文件实在是太大了（5+G），要不然我就直接在博客上资源绑定了】链接：https:
一、Hadoop的介绍：hadoop是一个架构（想法）用来处理和存储海量数据的；如图：HDFS：分布式存储系统。YARN：任务调度和集群资源管理的框架。MapReduce：一种基于HadoopYARN的大型数据集并行计算处理系统。其它模块，还有一些hadoop生态圈中的辅助工具，主要用于特定目的或者功能等…，如： Hibase：是基于一个分布式的、面向列的开源数据库。 Hive：是基于Hadoop的一个数据仓库工具。 Pig：运行在Hadoop上，是对于大型数据集进行分析和评估的平台。 Spark：Hadoop数据快速通用的计算引擎。 ZooKeeper
大数据开发（Hadoop面试真题）1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么缺点？如何解决这些问题？2、请解释一下HDFS架构中NameNode和DataNode之间是如何通信的？3、请解释一下Hadoop的工作原理及其组成部分？4、HDFS读写流程是什么样子？5、Hadoop中fsimage和edit的区别是什么？6、Spark为什么比MapReduce更快？7、详细描述一下Hadoop高可用的原理？8、介绍下Hadoop9、说下Hadoop生态圈组件及其作用10、Hadoop1.x，2.x，3.x的区别？1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么
