我正在使用flink从Azure数据湖中读取数据。但flink无法找到Azure数据湖文件系统。我已经实现了spark来读取Azure Data Lake文件系统文件。
因此,我尝试从flink中触发火花,从Azure数据湖中读取数据,并执行一些逻辑操作,然后将列表返回给flink。所以flink可以使用这些数据?
是否可以从flink触发spark作业?或者如何配置flink来理解Azure数据湖文件系统。有人能在这方面给我指点一下吗?
在尝试理解正态分布图的y值时,我使用以下代码: %reset -f
import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
data = [10,10,20,40,50,60,70,80,90,100]
# Fit a normal distribution to the data:
mu, std = norm.fit(data)
# Plot the histogram.
plt.hist(data, bins=10, density=True, alpha=0.6, colo
我是Azure数据湖的新手。 下面的屏幕截图有2个文件夹(Storage Account和Catalog),一个用于Datalake分析和其他数据湖存储。 我的问题是,为什么每个文件夹的目的是什么,为什么我们使用U-SQL进行转换,而这可以在数据工厂中完成。 请解释从数据存储到数据湖的数据流过程。 enter image description here 谢谢你,艾迪
我想写一个n维直方图类。它的形式应该是包含其他仓位的仓位等,其中每个仓位包含最小和最大范围,以及指向下一维仓位的指针
bin的定义如下
template<typename T>
class Bin {
float minRange, maxRange;
vector<Bin<either Bin or ObjectType>> bins;
}
这个定义是递归的。因此,在运行时,用户定义直方图的维度
so if its just 1-dimension, then
Bin<Obj>
while 3-dimensions
Bin<Bin&l