具有初始值的zipWithIndex rdd
具有初始值的zipWithIndex RDD是指在Spark中对一个RDD进行zipWithIndex操作时，可以为每个元素指定一个初始值。zipWithIndex操作将RDD中的每个元素与一个唯一的索引值进行配对，生成一个新的RDD。
具体而言，zipWithIndex操作会将RDD中的每个元素与一个递增的整数索引值进行配对，生成一个由元素和索引值组成的元组。初始值可以用来指定索引值的起始点，从而灵活地控制索引的生成。
优势：
- 提供了一种简单而有效的方式来为RDD中的元素生成唯一的索引值。
- 可以方便地将RDD中的元素与其对应的索引值进行关联，便于后续的数据处理和分析。
- 可以灵活地指定初始值，满足不同场景下对索引值的需求。
应用场景：
- 数据分析：在进行数据分析时，可以使用zipWithIndex操作为数据集中的每个元素生成唯一的标识符，便于后续的数据处理和分析。
- 数据索引：在构建索引数据结构时，可以使用zipWithIndex操作为每个元素生成唯一的索引值，便于高效地进行数据查找和检索。
- 数据聚合：在进行数据聚合操作时，可以使用zipWithIndex操作为每个元素生成唯一的标识符，便于对数据进行分组和聚合。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列的大数据和云计算产品，可以满足各种场景下的需求。以下是一些相关产品的介绍链接地址：
- 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dap）
- 该平台提供了一站式的数据分析解决方案，包括数据仓库、数据集成、数据开发、数据可视化等功能，可以帮助用户高效地进行数据分析和挖掘。
- 腾讯云弹性MapReduce（https://cloud.tencent.com/product/emr）
- 该产品是一种大数据处理和分析的云服务，提供了强大的计算和存储能力，支持常见的大数据处理框架（如Hadoop、Spark等），可以帮助用户快速构建和运行大规模的数据处理作业。
- 腾讯云云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
- 该产品提供了一种可扩展的关系型数据库解决方案，支持高可用、高性能的数据库服务，可以满足各种规模和需求的应用场景。
请注意，以上推荐的产品仅为示例，实际选择产品时应根据具体需求进行评估和选择。
相关·内容
正如标题所描述的，假设我有两个RDDs
rdd1 = sc.parallelize([1,2,3])
rdd2 = sc.parallelize([1,0,0])
或
rdd3 = sc.parallelize([("Id", 1),("Id", 2),("Id",3)])
rdd4 = sc.parallelize([("Result", 1),("Result", 0),("Result", 0)])
如何创建以下DataFrame？
Id Result
1 1
2 0
3
浏览 2提问于2015-05-26得票数 2
回答已采纳
2回答
反向迭代RDD
、、、
我在以下纯Scala上有代码：
import breeze.numerics.log
import spire.random.Dist
import org.apache.commons.math3.distribution.NormalDistribution
import scala.collection.mutable.Buffer
def foo1(zs: Buffer[Double])={
val S = zs.zip(zs.reverse)
.map { case (x, y) =>log(x) * log(1 - y) }.sum
S
}
val x
浏览 0提问于2017-11-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个RDD[(VertexId, Double)]，我想按照_._2对它进行排序，并将索引(排名)与这个RDD连接起来。因此，我可以通过filter得到一个元素及其秩。
目前，我通过sortBy对RDD进行排序，但我不知道如何加入具有其级别的RDD。因此，我收集它作为一个序列，并压缩它与它的索引。但这是没有效率的。我想知道是否有一种更优雅的方法来做到这一点。
我现在使用的代码是：
val tmpRes = graph.vertices.sortBy(_._2, ascending = false) // Sort all nodes by its PR score in descendin
浏览 2提问于2015-03-03得票数 2
回答已采纳
我是pyspark的新手，我正在尝试将python中的列表转换为rdd，然后我需要使用rdd查找元素索引。对于第一部分，我正在做的是：
list = [[1,2],[1,4]]
rdd = sc.parallelize(list).cache()
所以现在rdd实际上是我的列表。问题是，我想要找到任意元素的索引，类似于" index“函数，它适用于python列表。我知道一个名为zipWithIndex的函数，它为每个元素分配索引，但我在python中找不到合适的示例(有java和scala的示例)。
谢谢。
浏览 2提问于2016-04-06得票数 6
回答已采纳
假设我有一个RDD[U]，它总是由一个分区组成。我的任务是用驻留在n个分区上的另一个RDD[T]的内容填充这个RDD。最后的输出应该是RDD[U]的n个分区。
我最初想做的是：
val newRDD = firstRDD.zip(secondRDD).map{ case(a, b) => a.insert(b)}
但我有个错误：Can't zip RDDs with unequal numbers of partitions
在RDD 中，我可以看到有一个名为zipPartitions()的方法。是否有可能(如果是的话)使用此方法将每个分区从RDD[T]压缩到RDD[U]的单个
浏览 4提问于2015-07-30得票数 0
回答已采纳
1回答
有没有一种方法可以在不转换为df的情况下获得rdd的前163行？
我尝试过类似newrdd = rdd.take(163)的方法，但它返回一个列表，而rdd.collect()返回整个rdd。
有没有办法做到这一点？或者，如果没有，有没有办法将列表转换为rdd？
浏览 1提问于2015-12-11得票数 4
回答已采纳
我正在使用Spark，并创建了两个idential长度数组，一个是tweet的时间，另一个是tweet的文本。我希望将它们合并成一个数据结构(也许是一个元组？)我可以过滤的时间和文字的推特，但我正在挣扎后，结合起来，如何执行。
scala> val split_time = split_date.map(line => line.split(":")).map(word =>
(word(0)))
split_time: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[28] at map
at <
浏览 0提问于2017-12-08得票数 1
回答已采纳
我想知道如何过滤具有最高N值之一的RDD。通常，我会对RDD进行排序，并将top N项作为驱动程序中的数组来查找可以广播的Nth值，以便像这样过滤rdd：
val topNvalues = sc.broadcast(rdd.map(_.fieldToThreshold).distict.sorted.take(N))
val threshold = topNvalues.last
val rddWithTopNValues = rdd.filter(_.fieldToThreshold >= threshold)
但在这种情况下，我的N太大了，那么我如何才能单纯地使用这样的RDDs呢？
浏览 2提问于2017-11-29得票数 8
回答已采纳
我手动创建了映射函数( map )来映射RDD的一些元素。
val rdd = sc.parallelize(List(
LabeledPoint(5.0, Vectors.dense(1,2)),
LabeledPoint(12.0, Vectors.dense(1,3)),
LabeledPoint(20.0, Vectors.dense(-1,4))))
val map = Map(5 -> 0.0, 12.0 -> 1.0, 20.0 -> 2.0)
val trainingData = rdd.map{
case Labeled
浏览 0提问于2018-07-06得票数 1
回答已采纳
2回答
我是Apache的新手，我知道核心数据结构是RDD。现在我正在编写一些需要元素位置信息的应用程序。例如，在将ArrayList转换为(Java)后，对于RDD中的每个整数，我需要知道它的(全局)数组下标。有可能做到吗？
正如我所知道的，RDD有一个采取(Int)函数，所以我相信位置信息仍然保持在RDD中。
浏览 3提问于2014-09-25得票数 12
回答已采纳
我有两个RDDs，我想用pyspark把它们组合在一起。 first_rdd = ['Mike', 'Kate', 'Robert']
second_rdd = [23, 45, 67]
result_rdd = [('Mike', 23), ('Kate', 45), ('Robert', 67)] 提前感谢
浏览 43提问于2020-12-10得票数 0
1回答
我有一个相对简单的问题。
我有一个大型的星火。在我的用例中，我希望将(串联)N个字符串组合成一个新的RDDString，这样它的大小将达到oldRDD.size/N。
伪示例：
val oldRDD : RDD[String] = ['{"id": 1}', '{"id": 2}', '{"id": 3}', '{"id": 4}']
val newRDD : RDD[String] = someTransformation(oldRDD, ","
浏览 1提问于2016-12-15得票数 2
回答已采纳
我有一个这样的RDD：
rdd = sc.parallelize(['a','b','a','c','d','b','e'])
我想要创建一个映射(字典)的每个唯一的值到一个索引。
输出将是一个映射(键，值)，类似于：
{'a':0, 'b':1, 'c':2,'d':3,'e':4}
在Python中这样做非常容易，但我不知道如何在Spark中这样做。
浏览 0提问于2018-05-12得票数 1
回答已采纳
1回答
这是我的第一个问题。我在用电火花编码。我有和RDD：
['a,b,c,d,e,f']
如何找到元素e的索引？
我试过zipWithIndex，但它没有给我任何索引。
我看到了一个类似的问题，但上面提到的解决方案并没有把指数还给我。
rdd.zipWithIndex().filter(lambda key,index : key == 'e') \
.map(lambda key,index : index).collect()
我搞错了。
请告诉我如何找到索引。
根据所提供的解决办法：
我还是有问题的。我的rdd格式如下：
['a,b,c,d,e
浏览 0提问于2018-01-29得票数 3
回答已采纳
2回答
我试图过滤一个元组的RDD，根据键值返回最大的N个元组。我需要返回格式是一个RDD。
所以RDD：
[(4, 'a'), (12, 'e'), (2, 'u'), (49, 'y'), (6, 'p')]
对最大的3个键进行过滤后，应该返回RDD：
[(6,'p'), (12,'e'), (49,'y')]
执行sortByKey()，然后take(N)返回值，不会产生RDD，所以这是行不通的。
我可以返回所有的键，对它们进行排序，找到第N个最大值，然后过滤RDD中大
浏览 1提问于2015-12-15得票数 3
回答已采纳
我正在构建一个培训集，使用两个代表文档和标签的文本文件。
Documents.txt
hello world
hello mars
Labels.txt
0
1
我已经读取了这些文件，并将我的文档数据转换为一个tf-idf加权term-document matrix，它表示为RDD[Vector]。我还为我的标签读取并创建了一个RDD[Vector]：
val docs: RDD[Seq[String]] = sc.textFile("Documents.txt").map(_.split(" ").toSeq)
val labs: RDD[Vector] =
浏览 1提问于2016-03-11得票数 0
回答已采纳
我在RDD[LabeledPoint]中有数据(在下面的代码中表示为sparse0.sparseData )
我希望转换为RDD[(Long,Vector)]，以便在mllib包中运行LDA分析。
我所能管理的最好是一个到RDD[(Long,Vector[Double])]的映射，它在输入到LDA.run方法时不会编译。
试图映射到RDD[(Long,Vector)]并不会在.map方法中编译。(错误向量接受类型参数)
事实上，我的地图方法似乎是曲折的，这表明我遗漏了一些显而易见的东西。任何提示都将不胜感激。
val mappedData:Map[Long,Vector[Double]]=sp
浏览 0提问于2017-11-15得票数 0
回答已采纳
1回答
连接两个流水线two
、、、
我正在尝试使用pyspart jupyter notebook中的.join()连接两个流水线two 第一个RDD： primaryType.take(5)
['DECEPTIVE PRACTICE',
'CRIM SEXUAL ASSAULT',
'BURGLARY',
'THEFT',
'CRIM SEXUAL ASSAULT'] 第二个RDD： districts.take(5)
['004', '022', '008', '003'
浏览 20提问于2020-01-02得票数 0
我想选择一些元素(特征)的rdd基于二进制数组。我有一个由大小为40的0,1组成的数组，该数组指定某个元素是否存在于该索引中。
我的RDD是从kddcup99数据集创建的。
val rdd=sc.textfile("./data/kddcup.txt")
val data=rdd.map(_.split(','))
如何筛选或选择二进制数组中对应索引值为1的data(rdd[Array[String]])元素？
浏览 4提问于2017-11-30得票数 1
回答已采纳
例如，我们有两个文件，a.txt和b.txt，我们希望将两个文件的数据添加到一起。也许我的情况不是额外的，我只想测试如何使用多个参数来处理这个函数，参数的数据来自从本地文件生成的rdd。
我们可以向一个文件的数据中添加一个数字，例如代码：
a_data = sc.textFile("a.txt")
a_data.map(lambda x: x + 5)
如何将两个文件的数据与spark一起添加？
浏览 3提问于2017-12-11得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个列表或者np.arrays，就像这个：
[([1,0,0])
([0,1,0])
([0,0,1])]
是否可以为这个RDD中的每一行设置一个不同的键？这些数字就是最好的例子：
[(0, [1,0,0])
(1, [0,1,0])
(2, [0,0,1])]
我的第一次尝试是：
rdd1 = rdd.map(lambda line: (key, line))
在这种情况下，我如何设置不同和唯一的键？
浏览 2提问于2016-05-19得票数 1
回答已采纳
1回答
这是我上一个问题的延续。
我正试图使用pyspark找到以下RDD的“e”索引：
['a,b,c,d,e,f']
我使用的方法是：
rdd.zipWithIndex().lookup('e')
但我得到了
由于Rdd的形式是：[ 'a，b，c，d，e，f‘
我试过了
rdd.flatMap(lambda x: x)
所以我使用查找来获取索引，但我仍然得到[]
请帮帮我。如何获得Rdd：
['a','b','c','d','e','f']
这样我就可以做这个方法
浏览 0提问于2018-01-29得票数 3
回答已采纳
1回答
不幸的是，我们仍然需要使用spark 1.0.0，并且需要使用RDDs。我有一个从CSV文件创建的RDD。
val serialRDD = sc.textFile(path)
如果我们打印RDD的每一行，我们会得到如下内容(一个id和一个字符串)：
1929 abc
2384 def
8753 ghi
3893 jkl
我希望能够添加另一列为另一个id，它将是一个类似于“串行”的字符串，其中排名将为1、2、3等，并自动递增1。
产出应类似于：
1929 abc SERIAL-1
2384 def SERIAL-2
8753 ghi SERIAL-3
3893 jkl S
浏览 3提问于2016-10-19得票数 1
回答已采纳
我有一个名为wc的RDD，它有( key，value)对，其中键是单词，值是单词在某个文档中出现的次数。例如：
scala> :type wc
org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)]
scala> wc.take(10).foreach(println)
(means,1)
(under,2)
(this,4)
(Because,1)
(Python,2)
(agree,1)
(cluster,1)
(its,1)
(follows,1)
(general,2)
不需要打印RDD中的每一对，我如何索引这个RDD来获得特定单词的计数(例如，P
浏览 2提问于2017-05-22得票数 1
回答已采纳
我想要创建一个rdd，这样每一行都有一个索引。我尝试了以下方法
给出一个rdd：
["a" "b" "c"]
(defn make-row-index [input]
(let [{:keys [col]} input]
(swap! @rdd assoc :rdd (-> (:rdd xctx)
(f/map #(vector %1 %2 ) (range))))))
期望产出：
(["a" 0] ["b" 1] ["c"
浏览 0提问于2015-08-03得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个RDD[Employee] RDD，其中雇员中的列是id、first_name、last_name、道布，我想用RDD[Employee]的索引值来设置id的值。我该怎么做？我能够使用rdd.zipWithIndex()获得索引，但我不知道下一步该做什么。
浏览 4提问于2020-10-05得票数 0
回答已采纳
1回答
假设我有以下RDD：
test1 = (('trial1',[1,2]),('trial2',[3,4]))
test1RDD = sc.parallelize(test1)
如何创建以下rdd：
((1,'trial1',[1,2]),(2,'trial2',[3,4]))
我试过使用累加器，但它不能工作，因为在任务中不能访问累加器：
def increm(keyvalue):
global acc
acc +=1
return (acc.value,keyvalue[0],keyvalue[1])
浏览 2提问于2016-02-10得票数 1
回答已采纳
我有以下RDDString
val rdd = sc.makeRDD(Seq("paul", "jim,", "joe", "mary", "sean", "peter", "lucy"))
我希望能够做的是通过能够从上面的主rdd复制一系列行到较小的rdd来生成smallerRDD。
用例:当在spark中旋转RDDs时，可能会出现异常情况，RDDs中的某些行/记录通常会导致问题。
能够以编程方式将一个复制到另一个，这确实是一个有用的功能，因为我找不到一个固定的rdd方法来做到这
浏览 1提问于2016-09-07得票数 0
我试图遵循的方法，在没有共享连接键的情况下组合两个dataframes (通过数据库表中的“索引”或熊猫数据框架进行组合，但PySpark没有这个概念)：
我的密码
left_df = left_df.repartition(right_df.rdd.getNumPartitions()) # FWIW, num of partitions = 303
joined_schema = StructType(left_df.schema.fields + right_df.schema.fields)
interim_rdd = left_df.rdd.zip(right_df.rdd).map
浏览 1提问于2020-09-03得票数 1
1回答
如何从当前正在处理的RDD中获取行号：
val rdd2 = rdd1
.filter(row => {
// get row number
}
true
})
浏览 0提问于2015-04-14得票数 1
2回答
RDD中是否有任何操作保持顺序？
、、、、
我希望在RDD性能中有一个类似于reduce的动作，但不需要操作符是交换的。也就是说，我希望后面的result永远是"123456789"。
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 9 map (_.toString))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[24] at parallelize at <console>:24
scala> val result = rdd.someAction{ _+_ }
首先，我找到了fold。
浏览 1提问于2016-08-05得票数 6
回答已采纳
1回答
现在我有3个这样的RDDs：
rdd1：
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10
rdd2：
11 12
13 14
rdd3：
15 16
17 18
19 20
我想这么做：
rdd1.zip(rdd2.union(rdd3))
我希望结果是这样的：
1 2 11 12
3 4 13 14
5 6 15 16
7 8 17 18
9 10 19 20
但我有这样一个例外：
线程"main“java.lang.IllegalArgumentException中的异常:无法用不等数量的分区压缩RDDs
有人告诉我我可以毫无例外地做这件事：
rdd1.zip(rdd2.unio
浏览 1提问于2015-04-23得票数 4
回答已采纳
2回答
在最后一行，我有下面的异常，使用Spark运行下面的代码
org.apache.spark.SparkException:只能在每个分区中使用相同数量的元素压缩RDD
val rdd1 = anRDD
val rdd2 = AnotherRDD
println(rdd1.count() == rdd2.count()) // Write true
val nparts = rdd1.getNumPartitions + rdd2.getNumPartitions
val rdd1Bis = rdd1.repartition(nparts) // Try to repartition (us
浏览 3提问于2016-03-21得票数 1
1回答
如何扁平化序列的RDD
、、、
我目前有一个RDD[Seq[MatrixEntry]]，我正试图通过简单地展开或扁平化Seq来将其转换为RDD[MatrixEntry]。我可以将Seq转换为List等其他数据类型，但无法将其完全删除。
我的问题与惊人地相似，因为我可以转换Seq，但使用MatrixEntry而不是Ints，但尝试类似的解决方案会产生以下结果
error: type mismatch;
found : org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.MatrixEntry
required: scala.collection.GenTraversableOnce[?]
浏览 10提问于2019-07-20得票数 0
我有一个这样的RDD：
+----------+--------+
|firstName |lastName|
+----------+--------+
| john| smith|
| anna| tourde|
+----------+--------+
我使用wouldLike来创建一个新列，就像我们对zipWithIndex所做的那样，但是给出了初始值8。
+----------+--------+-----+
|firstName |lastName|index|
+----------+--------+-----+
| john| smi
浏览 0提问于2017-08-04得票数 1
回答已采纳
首先，我有一个salesList: List[Sale]，为了获得列表中最后一次销售的ID，我使用了lastOption
val lastSaleId: Option[Any] = salesList.lastOption.map(_.saleId)
但是现在我已经用List[Sale]修改了一个方法来使用salesListRdd: List[RDD[Sale]]。因此，我更改了获取上次销售的ID的方式：
val lastSaleId: Option[Any] = SparkContext
.union(salesListRdd)
.collect().toList
浏览 0提问于2019-02-05得票数 1
1回答
假设我有一个由lines = sc.textFile('/test.txt')加载的RDD，并且RDD类似于['apple', 'orange', 'banana']。然后，我想生成RDD [(0, 'apple'), (1, 'orange'), (2, 'banana')]。
我知道这可以由indexed_lines = lines.zipWithIndex().map(lambda (x, y): ','.join([str(y), x])).collect()
浏览 6提问于2015-09-22得票数 0
回答已采纳
我有一个类似于RDD[Int,String]的键值对的RDD，并且我想对每个键应用zipWithIndex。有没有办法做到这一点？
例如，如果我有一个kvPairs的RDD，比如
(0,10),(0,20),(0,30),(0,40),(1,11),(1,21),(1,31),(1,41) ...
我希望输出是这样的
((0,10),1),((0,20),2),((0,30),3),((0,40),4),
((1,11),1),((1,21),2),((1,31),3),((1,41),4) ...
RDD可以有任何键-值组合。首先，我想要应用sortByKey，然后像上面一样应用zipWit
浏览 2提问于2015-08-09得票数 0
2回答
我已经得到了一个rdd作为计算结果，假设它的格式如下：
(uid, factor, name, avatar, gender, otherFactor1, otherFactor2)
现在，我希望RDD按factor排序，并创建一个类似于rank的字段，该字段指示记录的级别，并在稍后使用foreach将所有记录写入DB。
我知道我可能会这样做：
rdd.sortBy{
case (uid, factor, name, avatar, gender, otherFactor1, otherFactor2) => {
factor
}
}.foreach{
/
浏览 0提问于2017-09-23得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一台ipython笔记本，上面有pyspark代码，它在我的机器上运行得很好，但当我试图在另一台机器上运行它时，它在下面这一行(rdd3行)抛出错误：
rdd2 = sc.parallelize(list1)
rdd3 = rdd1.zip(rdd2).map(lambda ((x1,x2,x3,x4), y): (y,x2, x3, x4))
list = rdd3.collect()
我得到的错误是：
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipyt
浏览 1提问于2015-08-19得票数 1
1回答
我想创建一个包含字符串元素的RDD。在这些元素的旁边，我想要一个数字来表示元素的索引。但是，如果删除元素，我不希望更改这个数字，因为我希望数字是原始索引(从而保留它)。在这个RDD中保持顺序也很重要。
如果我使用zipWithIndex，然后删除一些元素，索引会改变吗？我可以使用哪些函数/结构来保持索引不变？我正在考虑创建一对RDD，但是我的输入数据不包含索引。
浏览 0提问于2017-12-01得票数 1
回答已采纳
这是实际的管道。我正在将文本加载到RDD中。然后我把它清理干净。 rdd1 = sc.textFile("sometext.txt")
import re
import string
def Func(lines):
lines = lines.lower() #make all text lowercase
lines = re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), '', lines) #remove punctuation
lines = re.sub('
浏览 21提问于2019-04-27得票数 0
2回答
我有两个相同长度的RDD，我想随机地将它们压缩在一起(例如，第一个RDD是(A，B，C，D)，第二个是(W，X，Y，Z)，我想要一个随机的zip，比如(AX，BZ，CW，DY)。使用pySpark实现这一点的快速方法是什么？
浏览 0提问于2016-12-03得票数 0
假设我有以下数据帧：
dummy_data = [('a',1),('b',25),('c',3),('d',8),('e',1)]
df = sc.parallelize(dummy_data).toDF(['letter','number'])
并且我想创建以下数据帧：
[('a',0),('b',2),('c',1),('d',3),('e',0)]
我所做的是将其转换为rdd并使用zipWithI
浏览 1提问于2016-08-21得票数 5
1回答
我有一个RDD(Int，Array(Double))，比如
1, Array(2.0,5.0,6.3)
5, Array(1.0,3.3,9.5)
1, Array(5.0,4.2,3.1)
2, Array(9.6,6.3,2.3)
1, Array(8.5,2.5,1.2)
5, Array(6.0,2.4,7.8)
2, Array(7.8,9.1,4.2)
我想根据第一列(1,5,2)中的不同值对RDD进行排序
所需输出
1, Array(2.0,5.0,6.3)
1, Array(5.0,4.2,3.1)
1, Array(8.5,2.5,1.2)
5, Array(1.0,3.3
浏览 2提问于2017-07-03得票数 0
回答已采纳
我希望将键值RDD转换为列，其中distinct键应该是列，例如
我的RDD是这样的：
(serviceName,service1)
(startTime,1234)
(endTime,2345)
(serviceName,service2)
(startTime,4567)
(endTime,7891)
结果应该是这样
serviceName|startTime|endTime
-----------|---------|---------
service1 |1234 |2345
service2 |4567 |7891
有谁可以使用scala在spark中帮助实现
浏览 0提问于2018-04-06得票数 0
2回答
我有下面的表，为了执行联接，我正在为它生成一个带有rowId列的数字序列，但这会引发以下错误。我做错了什么？请帮我处理这个。
fListVec: org.apache.spark.sql.DataFrame = [features: vector]
+-----------------------------------------------------------------------------+
|features |
+--------------
浏览 7提问于2017-11-30得票数 1
回答已采纳
我有一个包含每个格式条目(Long，ArrayDouble)的RDD。例如：
val A = sc.parallelize( [(0, [5.0, 8.3]), (1, [4.2, 1.2])] )
我想把A转化成形式：
[(0, 0, 5.0), (0, 1, 8.3), (1, 0, 4.2), (1, 1, 1.2)],
其中，元组中的第二个元素是数组中值的索引。
浏览 3提问于2015-12-16得票数 0
回答已采纳
我在使用python3.5通过齐柏林飞艇1.6.3。
我正在尝试使用pyspark CountVectorizer和LDA函数来实现潜在的Dirichlet分配。首先，问题是:这是我正在使用的代码。让df是一个火花数据格式，在列“标记化”中使用标记化的文本
vectors = 'vectors'
cv = CountVectorizer(inputCol = 'tokenized', outputCol = vectors)
model = cv.fit(df)
df = model.transform(df)
corpus = df.select(vecto
浏览 0提问于2018-05-18得票数 2
回答已采纳
我正在重构一个与Spark接口的Scala库，以便在有意义的地方使用Vectors。我想提供直接与Spark接口的函数，可以使用数组或向量。其中一个函数是转置函数。然而，我似乎不能获得正确的类型签名来使类型推断工作。 我尝试过用下面的方法定义函数签名，但这似乎行不通，而是在我以String Vector RDDs为例运行测试时，给出了以下关于类型推断的消息。 def transpose[T, Abs <: IndexedSeq[T] : ClassTag](rdd: RDD[Abs]): RDD[Abs] = {
rdd
.zipWithIndex // give th
浏览 19提问于2019-05-23得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
