我目前的iOS和Android应用都使用指向GoogleAppEngine后端的GoogleCloudEndpoints。他们一直依赖于显然是https://www.googleapis.com/auth/userinfo.email的“beingdeprecatedonSeptember1”范围,支持“电子邮件”范围。问题是由endpointscfg.py生成的客户端库(两天前发布，8月12日!)似乎仍然对即将弃用的范围进行硬编码。在iOS中，google-api-objectivec-client库似乎有一个标志GTM_OAUTH2_USES_OPENIDCONNECT可能会切换到
两天前我发布了应用程序。根据AppStore的反馈和itunesconnect的崩溃报告，在启动时发生了很多崩溃。但不是100%的用户受到影响，可能只有30%。我已经阅读了崩溃日志并发现了一个问题。它在数据库迁移过程中崩溃。我使用数据库的轻量级迁移。通常我会非常小心地添加新的数据模型版本。甚至在每次发布之前，我都会安装以前版本的应用程序，使用它一段时间，然后才安装最新版本。这次也是。我浏览了两个数据模型(以前的和现在的)。已添加:1)新增实体(轻量级迁移即可)2)现有实体中的新字段。它们都是可选的。(轻量级迁移OK)3)现有实体中的一个新字段，我将其设为可选和索引。(好吗？)现有字段和
我是否应该让迁移继续，然后如果迁移时间超过分配的时间(5秒)让iOS终止应用程序[这将生成崩溃日志]或者我应该中止应用程序吗？[这也会生成崩溃日志] 最佳答案 也许使用beginBackgroundTaskWithExpirationHandler:要求更多时间？ 关于ios-应用程序进入后台模式时如何处理核心数据迁移？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/147073
当我开始开发该应用程序时，我有一个核心数据模型，其中包含5个实体(名为Visitors、UnreadMessages、ContactStatuses、UserVCard和用户)。该应用程序在应用程序商店上线..没问题..现在我不得不添加一些需求更改，因此核心数据模型通过添加2个实体进行了微小的更改(名为AudioSupportedWindows和AudioMessages)所以根据很多文章、SO帖子和苹果文档，迁移它的方法是LightWeight迁移所以为此我添加了以下代码NSDictionary*options=[NSDictionarydictionaryWithObjectsAn
我使用的是Archiver版本并遇到了问题。在我项目的前一个版本中，Challenge类被序列化到磁盘//v1.0@interfaceChallenge:NSObject{...@property(nonatomic,strong)NSString*challengeId;@property(nonatomic,strong)NSString*title;@property(nonatomic)BOOLisCompleted;...}现在，在应用程序的1.1版中，希望通过添加两个新的@properties来更改Challenge对象。//v1.1@interfaceChallenge:
预警:我是数据科学/数据工程师/hadoop领域的新手；我一直在寻找将大量数据(数百万行)导入我们设置的Hadoop集群的解决方案。数据库是Oracle，我一直在探索很多方法来运行这样的工作；最终目标是尽可能接近集群内的实时数据导入。我在这里看到的第一个工作是通过使用sqlplus的shell文件。我创建了这个sql脚本来运行并将表和日期作为工作参数，然后为我们希望每天在集群中看到的特定表运行shell脚本。然后可以安排此任务每晚自动执行一次。这种方法的问题在于它似乎进行得太慢了。据我所知，UTL_FILE和Pro*C同样慢。这让我发现了Sqoop，我们已经安装了它，但我不明白的是为什
我的问题是当我尝试将沙箱导入虚拟箱时，出现错误FailedtoopenasessionforthevirtualmachineHortonworksSandbox2.1.Thevirtualmachine'HortonworksSandbox2.1'hasterminatedunexpectedlyduringstartupwithexitcode1.ResultCode:E_FAIL(0x80004005)Component:MachineInterface:IMachine{480cf695-2d8d-4256-9c7c-cce4184fa048}我不知道这里可能出了什么问题。我的
我对hadoop有一些疑问在cloudera发布的一个视频中，一位讲师告诉我们在hadoop中有HDFS。每个文件都将存储为一组卡盘或block。每个block将在不同的机器中复制三次，以最大限度地减少故障点。每个映射器将处理单个hdfsblock。根据这些逻辑，我认为如果我有一个服务器有大约100peta字节的日志，这些日志不像hdfs那样存储在传统文件系统中。主要疑问1.现在，如果我想使用mapreduce技术有效地分析这个庞大的数据，那么我是否必须将数据传输到运行hdfs且存储量是旧服务器三倍的新服务器中。另外一个视频也是cloudera发布的..导师明确提到我们不需要将传统系统
我正在尝试将数据从Oracle导入到配置单元。Oracle“LOAD_DATE”中有一列，其值的格式为“8/13/20152:55:17AM”。导入后，我得到的值类似于“2015-08-1302:55:17.0”。导入的数据中缺少“AM”。请给出导入正确数据的解决方案。这是我正在触发的命令，sqoopimport--connectjdbc:oracle:thin:@ipaddr/dbname--usernameuname--passwordpword--tabletname--hive-import--hive-tabledbname.tname-m1--null-字符串'\N'--n
我正在尝试配置OracleSQLDeveloper版本4.1.3.20以访问Hive。我正在按照此处的说明进行操作:https://blogs.oracle.com/datawarehousing/entry/oracle_sql_developer_data_modeler我下载了Cloudera_HiveJDBC41_2.5.15.1040我在SQLDeveloper路径中提取了jar文件:C:\Data\Projects\sqldeveloperpath我打开SQLDeveloper并在第三方JDBC中添加所有jar文件我关闭并重新打开sqldeveloper我仍然没有在新的数据
