```
cd /usr/hdp/current/spark2-client
su spark
```

- Run the Apache Spark Pi job in yarn-client mode, using code from **org.apache.spark**:

```
./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master yarn-client \
    --num-executors 1 \
    --driver-memory 512m \
    --executor-memory 512m \
    --executor-cores 1 \

    Wenn Sie eine Auffrischung darüber benötigen, wann welche Anwendung sinnvoll ist, lesen Sie den Abschnitt „In Eile?“ in der Dokumentation zu [`async` und `await`](../async.md#in-a-hurry){.internal-link target=_blank}.

9. Diese *Pfadoperation-Funktion* gibt keine Datenklassen zurück (obwohl dies möglich wäre), sondern eine Liste von Dictionarys mit internen Daten.

Während der Zeit, die „Langsam-Datei“ 📝 benötigt, kann das System also andere Aufgaben erledigen.

Dann kommt der Computer / das Programm 🤖 bei jeder Gelegenheit zurück, weil es entweder wieder wartet oder wann immer es 🤖 die ganze Arbeit erledigt hat, die zu diesem Zeitpunkt zu tun war. Und es 🤖 wird nachschauen, ob eine der Aufgaben, auf die es gewartet hat, fertig ist.

Dann nimmt es 🤖 die erste erledigte Aufgabe (sagen wir, unsere „Langsam-Datei“ 📝) und bearbeitet sie weiter.

///

## Zusätzliche Validierung { #additional-validation }

Wir werden sicherstellen, dass, obwohl `q` optional ist, wann immer es bereitgestellt wird, **seine Länge 50 Zeichen nicht überschreitet**.

### `Query` und `Annotated` importieren { #import-query-and-annotated }

Um dies zu erreichen, importieren Sie zuerst:

* `Query` von `fastapi`

///

Und dann würde die Einstellung `admin_email` auf `"******@****.***"` gesetzt.

Der `app_name` wäre `"ChimichangApp"`.

Und `items_per_user` würde seinen Defaultwert von `50` behalten.

## Einstellungen in einem anderen Modul { #settings-in-another-module }

Taran Pelkey <******@****.***> 1743296162 -0400

Klaus Post <******@****.***> 1759093161 +0200

{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py39.py hl[1,12:24] *}

Dies wäre das gleiche wie:

```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
    # Einen Error zurückgeben
    ...
```

Harshavardhana <******@****.***> 1730412624 -0700

Jetzt, selbst wenn Sie einen <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle { #nested-models }