从RDD中删除以某些字符开头的元素
RDD（Resilient Distributed Dataset）是Apache Spark中的一个核心概念，它是一个可分区、可并行处理的弹性分布式数据集合。RDD提供了一种高效的数据处理方式，可以在内存中进行快速计算。
要从RDD中删除以某些字符开头的元素，可以使用filter操作来实现。filter操作可以根据指定的条件筛选出符合要求的元素，从而实现删除的效果。
以下是一个示例代码，演示如何从RDD中删除以某些字符开头的元素：
val rdd = sparkContext.parallelize(Seq("apple", "banana", "orange", "avocado"))
val filteredRDD = rdd.filter(!_.startsWith("a"))在上述示例中，我们创建了一个包含若干水果名称的RDD。然后使用filter操作，通过传递一个以"!_.startsWith("a")"为条件的函数，筛选出不以字母"a"开头的元素。最后得到的filteredRDD就是删除了以"a"开头的元素的RDD。
RDD的优势在于其弹性和分布式处理能力，可以在大规模数据集上进行高效的并行计算。它适用于需要对数据集进行复杂计算和转换的场景，如数据清洗、数据分析、机器学习等。
腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，其中与Spark相关的产品是腾讯云的Tencent Spark，它是基于Apache Spark的云原生分析引擎，提供了高性能、高可靠性的大数据处理能力。您可以通过以下链接了解更多关于Tencent Spark的信息：
总结：从RDD中删除以某些字符开头的元素可以使用filter操作来实现。RDD是Apache Spark中的核心概念，它是一个可分区、可并行处理的弹性分布式数据集合。腾讯云提供了与Spark相关的产品Tencent Spark，用于提供高性能的大数据处理能力。
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每次向Excel添加查询时，Excel都会自动创建一个连接字符串，每次需要在Excel中刷新数据时都可以执行该连接字符串。连接字符串的形式如下：
DSN=DATABASE;UID=USERNAME;DBQ=DBASE;DBA=W;APA=T;EXC=F;FEN=T;QTO=T;FRC=10;FDL=10;LOB=T;RST=T;BTD=F;B
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我正在寻找类似于sql中的like的RDD操作。假设我有一个包含不同IP的专栏，比如：
192.168.1.1/
192.168.1.2/
192.168.1.3/
123.123.123.123/
1.1.1.1/
2.2.2.2/
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'SELECT count(host) from webIP where host like '192.168.1.%'.
我知道如何使用reduceByKey函数来计数，比如Lines.redu
浏览 0提问于2019-02-12得票数 1
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1回答
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更广泛地说，我很想知道如何从RDD中访问特定的分区。
val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12),4)
我想要
val rdd_2 = rdd.something(2) = RDD[Array(4,5,6)]
如果不清楚，谢谢你告诉我。
浏览 0提问于2015-08-14得票数 0
我希望使用Spark RDD处理文本文件，该文件具有如下数据：
----------------------------*-----------------------
state:xx sub:z |Basic info
company:abc rate:123 |
----------------------------*------------------------
Date: 12-03-2019
我希望数据格式如下：
State:XX
Sub:z
Company:abc
r
浏览 0提问于2019-08-09得票数 0
我有一个键/值RDD，我想要“迭代”其中的实体，Key/Value，并创建或映射到另一个RDD，该RDD可能或多或少有第一个RDD的条目。
示例：
我在accumulo有记录，这些记录代表了绘画中对颜色的观察。观察实体/对象保存绘画名称和绘画中的颜色的数据。
Observation
public String getPaintingName() {return paintingName;}
public List<String> getObservedColors() {return colorList}
我将accumulo的观察作为一个RDD从我的代码中提取。
val obse
浏览 0提问于2017-05-01得票数 0
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就像标题一样。我已经将一些文件从Mac复制到Raspberry Pi。这导致了许多以._前缀开头的多余文件。我想删除以._开头的文件夹中的所有文件。我该怎么做呢？
浏览 0提问于2014-12-06得票数 10
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我有一个包含如下字符串的RDD (以特定方式排序)： ["A","B","C","D"] 另一个RDD的列表如下： ["C","B","F","K"],
["B","A","Z","M"],
["X","T","D","C"] 我想根据元素在第一个RDD中出现的顺序对第二个RDD中的每个列表中的元素进行排序。没有出现在第一个列表中的元素的顺
浏览 29提问于2021-11-23得票数 2
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我的场景是从现有的RDD捕获一些(不是全部)数据，然后将其传递给其他Scala class进行实际操作。让我们看看文本文件中的示例数据(empnum，empname，emplocation，empsal)。
11,John,Paris,1000
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val empRDD = spark
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因此，我的要求是使用empnum、empname、emplocation (同样使用RDD[String])创建
浏览 17提问于2020-05-08得票数 2
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用户设置文件：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
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xsi:schemaLocat
浏览 1提问于2015-08-23得票数 0
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有没有一个很好的方法来解释下面的工作原理？
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~$ echo ${test}
en.to.tre
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~$ echo ${test%%.*}
en
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to.tre
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tre
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浏览 0提问于2013-05-28得票数 2
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2回答
我的原始数据如下所示:字符串后面跟着数字。
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...
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def parse_line(line):
s = line.split(',')
name = s[0]
features = s[1:]
浏览 2提问于2021-04-29得票数 3
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我正在使用sc.textFile()从Mahout中的Alluxio中获取数据，但它是spark RDD。我的程序进一步使用这个spark RDD作为Mahout DRM，因此我需要将RDD转换为DRM。因此，我当前的代码保持稳定。
浏览 2提问于2017-04-07得票数 3
在Spark中可以从scala集合中实现'.combinations‘函数吗？
/** Iterates over combinations.
*
* @return An Iterator which traverses the possible n-element combinations of this $coll.
* @example `"abbbc".combinations(2) = Iterator(ab, ac, bb, bc)`
*/
例如，对于大小= 2的组合，如何从RDDX到RDD[ListX]或RDD(X
浏览 0提问于2014-10-24得票数 25
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2回答
当我从Hive中选择data时，它会返回一个dataframe，但我不能访问模式以外的任何内容。
from spark import HiveContext, SQLContext
hive_context = HiveContext(sc)
hive_context.sql("USE myDatabase")
data = hive_context.sql("SELECT * FROM myTable")
data.show()
当我检查它返回的"data“类型时：
<class 'pyspark.sql.dataframe.DataF
浏览 1提问于2018-04-19得票数 0
我正在尝试将以下函数从Scala转换为Pyspark： DF.rdd.map(args => (args(0).toString, args.mkString("|"))).take(5) 为此，我创建了以下map函数： DF.rdd.map(lambda line: ",".join([str(x) for x in line])).take(5) 但是Scala代码给了我数组结构，而在Python中，我得到了一个分隔的结果。 如何将上面的scala代码转换成python？
浏览 14提问于2020-11-04得票数 0
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我的RDD all_keys存储值列表：
>> all_keys.take(3)
[['a','b','c'],
['a','b'],
['a','d','f']]
大多数这些值都是重复出现的，但有些列表中的值在其他列表中不存在。
如何从存储在RDD中的所有列表中获取唯一元素列表？
浏览 0提问于2016-06-23得票数 0
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1回答
我试图从rdd中筛选值为"01-10-2019“的
print("\n ### Remove duplicates in merged RDD:")
insuredata = insuredatamerged_cache.distinct()
print("insuredata: ",type(insuredata))
print("\n ### Increase partition to 8 in merged RDD:")
insuredata.getNumPartitions()
insuredatarepart = insu
浏览 5提问于2020-02-08得票数 1
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有没有什么有效的方法可以从RDD中提取前1000个项目，并将它们从RDD中删除？
目前我正在做的是：
small_array = big_sorted_rdd.take(1000)
big_sorted_rdd_without_small_array = big_sorted_rdd.subtract(
sc.parallize(small_array))
浏览 1提问于2016-09-06得票数 0
如何从<>和非<>之间的文件中获取文本: file：
hello
在<>内部:世界
没有<>：hello
浏览 0提问于2020-11-13得票数 0
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我有很多这样的问题：
create table results
(
id bigint,
order_id bigint,
article_id bigint default 0 ,
check_id bigint,
status text(1),
total_units bigint,
units_checked bigint,
endtime bigint default 0,
tenantid text(5),
PRIMARY KEY (id,check_id,order_id, article_id, (tenantid,order_id,ar
浏览 0提问于2018-01-11得票数 0
2回答
我有一个名为name的RDD。
scala> name
res6: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[24] at map at <console>:37
我可以使用name.foreach(println)检查它
name5000005125651330
name5000005125651331
name5000005125651332
name5000005125651333
我希望创建一个新的RDD，它删除每条记录开头的name字符，并以long格式返回剩余的数字。
期望的结果：
5000005125
浏览 28提问于2016-08-16得票数 1
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PySpark文档描述了两个功能：
mapPartitions(f，preservesPartitioning=False)通过向这个RDD的每个分区应用一个函数来返回一个新的RDD。>>> rdd = sc.parallelize(1，2，3，4，2) >>> def (迭代器)：产量和(迭代器) >>> rdd.mapPartitions(f).collect() 3，7
还有..。
mapPartitionsWithIndex(f，preservesPartitioning=False)通过向这个RDD的每个分区应用一个函数
浏览 2提问于2015-11-11得票数 16
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我有一个RDD[Array[String]]，我zipWithIndex：
val dataWithIndex = data.zipWithIndex()
现在我有了一个RDD[(Array[String], Long)]，我想将RDD中的所有对添加到一个数组中，并且仍然将它放在RDD中。是否有一种有效的办法？我的最后一个数据结构应该是RDD[Array[(Array[String], Long)]]，其中RDD本质上只包含一个元素。
现在我做以下操作，但是由于collect()，它非常无效
val dataWithIndex = data.zipWithIndex()
val dataNoR
浏览 2提问于2017-12-08得票数 1
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我试图理解一个程序，其中的任务是找出有多少子数组是可能的，其和等于给定的值。
下面是从获取的具有O(N)复杂度的工作代码
static int findSubarraySum(int arr[], int K) {
Map<Integer, Integer> prevSum = new HashMap<>();
int res = 0;
int currsum = 0;
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
currsum += arr[i];
if (curr
浏览 0提问于2019-09-16得票数 0
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假设我有一些rdd，血统是这样的：
rdd0 -> rdd1 -> rdd2 -> rdd3 -> rdd4
当我执行rdd1.union(rdd2).union(rdd3).union(rdd4).collect()？时会发生什么spark会在计算rdd4时重新计算从rdd0到rdd3的转换吗？
浏览 5提问于2017-08-10得票数 0
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1回答
我正在尝试实现MAP (Mean Average Precision)，到目前为止一切都正常，但是我需要在RDD上进行计算。(如果不使用迭代，则不能选择rdd.collect() )
这是最终生成的RDD (实际和预测的评级以及指数)，我想在上面进行计算：
JavaPairRDD<Tuple2<Double, Double>, Long> actualAndPredictedSorted = actual.join(predictions).mapToPair(
new PairFunction<Tuple2<Tuple2&l
浏览 0提问于2016-06-21得票数 0
我从Hbase加载了数据，并对这些数据进行了一些操作，然后创建了一个成对的RDD。我想在我的下一个函数中使用这个RDD的数据。我在RDD中有50万条记录。你能建议从成对的RDD中按键读取数据的性能有效的方法吗？
浏览 45提问于2016-08-01得票数 0
1回答
我已经在HPC集群上以“独立”模式(没有HDFS)安装了spark 2.3.1。我使用了pySpark，并尝试执行简单的RDD操作(这些操作是在pyspark中进行的)：
rdd = sc.textFile("/scratch-lustre/wpurwant/_log-20181107-pyspark.log")
rdd.count()
这个星火计划曾经起作用；我没有做任何改变软件的事情。当然，我知道上面引用的文件确实存在。我可以ls和cat。
我感到困惑的是，为什么上面的命令突然产生了这个错误(前面的部分删除了)：
Py4JJavaError: An error occurr
浏览 0提问于2018-11-14得票数 0
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我正在为JavaPairRDD使用mapPartitionstoPair函数，如下所示：
JavaPairRDD<MyKeyClass, MyValueClass> myRDD;
JavaPairRDD<Integer, Double> myResult = myRDD.mapPartitionsToPair(new PairFlatMapFunction<Iterator<Tuple2<MyKeyClass,MyValueClass>>, Integer, Double>(){
public Iterable<Tupl
浏览 8提问于2015-07-08得票数 1
我有这样一个简单的csv，但它有100万张记录：
Name, Age
Waldo, 5
Emily, 7
John, 4
Amy Johns, 2
Kevin, 4
...
我想找一个叫“艾米·约翰斯”的人。我有一个由10台机器组成的星星团。假设rdd包含csv的RDD，我如何利用集群使我能够.
把工作分开，这样10台机器中的每台机器都能在原来的1/10的巨型机器上工作。
当第一次出现"Amy Johns“并输出到控制台时，任务就完成了。(例如，如果机器#4找到"Amy Johns"，所有其他机器都应该停止查找，其结果是输出)
我现在的代码就是这样的：r
浏览 1提问于2015-10-09得票数 0
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关于用Scala过滤FrequetItemset，我有一个初学者的问题。
代码从书开始：
import org.apache.spark.mllib.fpm.FPGrowth
import org.apache.spark.rdd.RDD
val transactions: RDD[Array[String]] = data.map(s => s.trim.split(','))
val fpg = new FPGrowth()
.setMinSupport(0.04)
.setNumPartitions(10)
val model = fpg.run(
浏览 6提问于2016-03-02得票数 0
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我是spark的新手，正在尝试了解每个转换是如何工作的。在本例中，我尝试使用Spark中的saveAsTextFile函数，但它似乎显示了 下面是我当前的代码： import findspark
findspark.init()
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("hello")
sc = SparkContext(conf = conf)
lines = sc.textFile("./exercise
浏览 173提问于2021-09-04得票数 0
1回答
我有一个文件格式如下，
0, Alpha,-3.9, 4, 2001-02-01 08:00:00, 5, 20
0, Beta, -3.8, 3, 2001-02-01 08:15:00, 6, 21
1, Gamma,-3.7, 8, 2001-02-01 08:30:00, 7, 22
0, Alpha,-3.5, 4, 2001-02-01 08:45:00, 8, 23
0, Alpha,-3.9, 4, 2001-02-01 09:00:00, 8, 27
0, Gamma,-3.5, 5, 2001-02-01 09:15:00, 6, 21
等等..。我对sum of 5th
浏览 4提问于2019-11-11得票数 0
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我有一个如下形式的rdd： [ ("a") -> (pos3, pos5), ("b") -> (pos1, pos7), .... ] 和 (pos1 ,pos2, ............, posn) 问:如何将每个位置映射到其键？(如下所示) ("b", "e", "a", "d", "a" .....)
// "b" correspond to pos 1, "e" correspond to pose 2 and ...
浏览 13提问于2019-12-09得票数 1
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在具有复合键的RDD中，当两个元素都是字符串类型时，是否可以用第一个元素按升序排序，用第二个元素进行降序排序？下面我提供了一些虚假的数据。
z = [(('a','b'), 3), (('a','c'), -2), (('d','b'), 4), (('e','b'), 6), (('a','g'), 8)]
rdd = sc.parallelize(z)
rdd.sortByKey(False).collect()
浏览 7提问于2018-01-06得票数 0
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我正在尝试从Spark RDD获取最后一个元素信息。我已经用(key, value)对的值对RDD进行了排序。
我在RDD中的数据
(8, 0.98772733936789858)
(4, 3.0599761935471004)
(2, 3.1913934060593321)
(1, 4.9646263295153013)
(5, 5.3596802463208792)
(7, 5.5829277439661071)
(9, 6.4739040233992258)
(0, 6.9343681509951081)
(6, 7.4699692671955953)
(3, 8.65
浏览 0提问于2015-03-06得票数 1
需要删除从开始标记到下一个标记的所有代码
我试过了
$('#page1').remove();
但这只删除了标签之间的内容。
我不知道page1和page2标记之间还有什么，因为代码是根据页面上表单元素的类型动态添加的
<div id='page1' name='page1'>
...
</div>
<div id='another element' />
<div id=yet 'another element' />
...
<!-- Need to r
浏览 1提问于2011-04-22得票数 4
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我是很新的火花编程。我正在尝试将地图和reduceByKey实现到以下15个字段的数据集。
rdd=sc.parallelize([
("West", "Apple", 2.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0,2.0, 10),
("West", "Apple", 3.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0])
这是我的map函数，在这里我试图创建一个包含多个键和值的元组。
rdd1 = rdd.map(lambda
浏览 1提问于2015-08-27得票数 1
1回答
我有一个RDD，我想将这个RDD与另一个(具有相同类型的内容)“连接”在一起，而union是一个合适的方法。但是，在连接rdd之前，我希望确保我的集合满足某些要求(因此使用if-语句)，然后合并rdd。不幸的是，下面代码中描述的联合不能在循环之外持久。有没有办法做到这一点呢？从if-else内部逐步向原始RDD rdd添加更多条目？如果没有if_else，联合就能正常工作。
var rdd = sc.parallelize(Seq[String]())
val (!collection.isEmpty) {
val value = collection.map(_._2)
r
浏览 4提问于2017-08-12得票数 0
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1回答
我对火花很陌生，我有个问题。
我试着用一些数据做一个简单的情感分析。在数据文件中，每一行都包含一个产品评审。
下面是我处理一行的代码：
// wordlist
val pos_file = "/user/cloudera/Data/pos_list.txt"
val neg_file = "/user/cloudera/Data/neg_list.txt"
val pos_words = sc.textFile(pos_file).cache().collect().toSet
val neg_words = sc.textFile(neg_file).cac
浏览 3提问于2015-03-02得票数 0
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我目前正在使用R中的regex删除以*开头的行，例如：
* Wikipedia started from the public domain version reprinted by the [http://www.ccel.org/ Christian Classics Ethereal Library].
* James William Richard (1898). From [[Internet Archive]].
* [http://www.melanchthon.de/e/ The Phillip Melanchthon Quinquennial]
我尝试使用函数gsub和r
浏览 6提问于2015-07-08得票数 0
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样本数据集：
$, Claw "OnCreativity" (2012) [Himself]
$, Homo Nykytaiteen museo (1986) [Himself] <25>
Suuri illusioni (1985) [Guests] <22>
$, Steve E.R. Sluts (2003) (V) <12>
$hort, Too 2012 AVN Awards Show (2012) (TV) [Himself - M
浏览 4提问于2014-11-12得票数 1
3回答
我以前认为rdd.take(1)和rdd.first()完全一样。然而，在我的同事告诉我之后，我开始怀疑这是否真的是真的。
first ()：返回这个RDD中的第一个元素。
采取( num )：获取RDD的第一个num元素。它首先扫描一个分区，然后使用该分区的结果来估计满足限制所需的附加分区的数量。
我的问题是：
first()的底层实现是否与take(1)相同？
假设rdd1和rdd2是从同一个csv构造的，那么我可以安全地假设rdd1.take(1)和rdd2.first() 总是返回相同的结果，即csv的第一行吗？如果rdd1和rdd2是不同的分区怎么办？
浏览 1提问于2016-05-28得票数 14
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我正在将一个dataframe转换成一个管道分隔的值，并将其写入shell (scala)中的一个文件中。但我在PySpark方面毫无头绪。会很感激你的帮助。
尤其是我不知道如何用“\”来连接每个列
这是scala版本
scala> val stgDF = spark.read.table("tbl")
stgDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, num: int]
scala> stgDF.map(line => line.mkString("|")).take(2) //H
浏览 3提问于2017-10-30得票数 4
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3回答
使用sed命令删除多种类型的注释
、、、、
我有一个C文件的目录。我想从这些源文件中删除所有类型的注释。
例如，假设我有一个类似于以下文件的源代码。
#include <stdio.h>
int main() {
int number;
/* Sample Multiline Comment
* Line 1
* Line 2
*/
printf("Enter an integer: ");
// reads and stores input
scanf("%d", &number);
printf("You entered: %d",
浏览 0提问于2020-01-08得票数 1
1回答
我的RDD可能有常数值的列。换句话说，某些列的方差可能为零。我的目标是从RDD中删除所有这样的列(并最终计算其余列的协方差矩阵)。我怎么能这么做？
感谢并致以问候
浏览 3提问于2014-11-25得票数 3
我有一个像这样的RDD：
rdd.take(2)
(ID，平均评级)
(u'1269'，433355525.39999998)，(u'1524'，5693044.25) .
我正在尝试按函数sortBy()对其进行排序。
sorted = rdd.sortBy(lambda x: x[1])
它应该返回已排序的ID列表。我得到了以下错误：
ValueError: Unicode ()文字太长，无法转换
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$1.read(PythonRDD.sc
浏览 3提问于2017-05-22得票数 1
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我试图理解map和flatMap是如何工作的，但被下面的代码卡住了。flatMap()函数返回一个RDDChar，但我期望返回的是RDDString。有人能解释一下为什么它会产生RDDChar吗？
scala> val inputRDD = sc.parallelize(Array(Array("This is Spark"), Array("It is a processing language"),Array("Very fast"),Array("Memory operations")))
scala> val
浏览 17提问于2017-06-25得票数 1
回答已采纳
3回答
我读过，约简函数必须是可交换的和结合的。我应该如何编写一个函数来找到平均值，以便它符合这一要求？如果我应用以下函数来计算RDD的平均值，它将无法正确计算平均值。有人能解释一下我的功能出了什么问题吗？
我猜它需要两个元素，比如1，2，并像(1+2)/2一样将函数应用于它们。然后用下一个元素3对结果进行总结，再除以2等。
val rdd = sc.parallelize(1 to 100)
rdd.reduce((_ + _) / 2)
浏览 1提问于2018-07-09得票数 1
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我在python3.7中有一个小脚本(参见相关问题)，它可以从网站()中抓取链接并将它们保存在列表中。不幸的是，他们只是部分，我不得不修剪他们使用他们作为链接。
这是脚本的相关部分：
list_of_links = [] # will hold the scraped links
tld = 'http://digesto.asamblea.gob.ni'
current_url = driver.current_url # for any links not starting with /
table_id = driver.find_element(By.ID,
浏览 0提问于2019-01-12得票数 3
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