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스택큐힙리스트
소켓 연결을 인증하는 방법은 어떻게 할 수 있을까요? 제 응용 프로그램은 다른 서버 (파이썬)에서 로그인 엔드포인트를 사용하여 토큰을 받습니다. 사용자가 노드 측에서 소켓 연결을 열 때마다 해당 토큰을 사용하는 방법을 알고 싶습니다. io.on('connection', function(socket) { socket.on('message', function(message) { io.emit('message', message); }); }); 이는 클라이언트 측입니다: var token = sessionStorage.token; var socket = io.connect('http://localhost:3000', { query: 'token=' + token }); 토큰이 파이썬에서 생성된 경우: toke..
만약에 DataFrame 없이 case class로부터 StructType (즉, DataFrame.schema)를 생성하고 싶다면 어떻게 해야 하나요? 쉽게 다음을 할 수 있습니다: case class TestCase(id: Long) val schema = Seq[TestCase]().toDF.schema 하지만 스키마만 필요한데 실제로 DataFrame을 생성하는 것은 비효율적인 것 같습니다. SQLContext.createDataFrame와 같은 방식으로 수행할 수 있습니다: import org.apache.spark.sql.catalyst.ScalaReflection val schema = ScalaReflection.schemaFor[TestCase].dataType.asInstanceOf[S..
현재 수행 중인 작업: Dockerfile: FROM python:3.5.1 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 RUN mkdir /www WORKDIR /www ADD deps.txt /www/ RUN pip3 install -r deps.txt ADD . /www/ RUN chmod 0755 /www/docker-init.sh 빌드 명령어: docker build -t my-djnago-app:latest . 태깅: docker tag my-djnago-app:latest lolorama/my-djnago-app-img:latest 푸시: docker push lolorama/my-djnago-app-img:latest 위 단계를 따르고 나서도 저장소 이미지가 업데이트되지 않았습니다. Layer..
다음의 Spark Datasets 소개에 따르면: Spark 2.0을 기대하며, Datasets에 대한 일부 흥미로운 개선 사항을 계획하고 있습니다. 특히: ... 사용자 정의 인코더 - 현재 다양한 유형의 자동 생성 인코더를 사용하지만, 사용자 정의 객체에 대한 API를 공개하고자 합니다. 또한 Dataset에 사용자 정의 유형을 저장하려고 시도하면 다음과 같은 오류가 발생합니다: Dataset에 저장된 유형에 대한 인코더를 찾을 수 없습니다. 기본 유형 (Int, String 등) 및 제품 유형 (case 클래스)은 sqlContext.implicits._를 가져와서 지원됩니다. 다른 유형에 대한 직렬화 지원은 향후 릴리스에서 추가될 예정입니다. 또는: Java.lang.UnsupportedOpera..