Apache Spark - Scala - HashMap (k，HashMap[String，Double](v1，v2，..))to ((k，v1)，(k，v2)，…) - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

intel-hadoopHiBench流程分析----以贝叶斯算法为例

代码分析 run-spark-job org.apache.spark.examples.mllib.SparseNaiveBayes ${INPUT_HDFS} 显然scala 的朴素贝叶斯就是调用...; import scala.*; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import..., Long v2) throws Exception { return v1 + v2; } }); ListString...@Override public Tuple3Double, Long[], Double[]> call(Tuple2String, String> v1) throws Exception...return v1 > v2 ?

1.3K1 0

SparkSQL真的不支持存储NullType类型数据到Parquet吗?

,string>; 1....场景模拟 1）通过函数str_to_map/map生成map类型的字段，然后进行union操作 select 1 id, str_to_map("k1:v1,k2:v2") map union select...2 id, map("k1","v1","k2","v2") map 2）报错信息 org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot have map type...,string>;; Distinct +- Union :- Project [1 AS id#116, str_to_map(k1:v1,k2:v2, ,, :) AS map#117]...: +- OneRowRelation +- Project [2 AS id#118, map(k1, v1, k2, v2) AS map#119] +- OneRowRelation

3.1K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Kafka基于Receiver的开发

; import java.util.Map; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction...; import org.apache.spark.streaming.Durations; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream...; import scala.Tuple2; public class KafkaReceiverWordCount { public static void main(String[] args)..., Integer v2) throws Exception { return v1 + v2; } }); wordCounts.print(); jssc.start

6022 0

3.2 弹性分布式数据集

3）输出：程序运行结束数据会输出Spark运行时空间，存储到分布式存储中（如saveAsTextFile输出到HDFS），或Scala数据或集合中（collect输出到Scala集合，count返回Scala...该图表示含有V1、V2、V3的分区通过函数glom形成一个数组Array[(V1),(V2),(V3)]。...含有V1，V2…U4的RDD和含有V1，V8…U8的RDD合并所有元素形成一个RDD。V1、V1、V2、V8形成一个分区，其他元素同理进行合并。...例如，V1，V2合并为一个Key-Value对，其中key为“V”，Value为“V1,V2”，形成V,Seq(V1,V2)。...（2）collectAsMap collectAsMap对(K,V)型的RDD数据返回一个单机HashMap。对于重复K的RDD元素，后面的元素覆盖前面的元素。

1.3K10 0

spark算子

该图表示含有V1、 V2、 V3的分区通过函数glom形成一数组Array[（V1），（V2），（V3）]。...V1、V1、V2、V8形成一个分区，U1、U2、U3、U4、U5、U6、U7、U8形成一个分区。...例如 V1 和 V2 合并为 V， Value 为 V1,V2。形成 V,Seq(V1,V2)。...V1、 V2、 U1、 U2、U3、U4 采样出数据 V1 和 U1、 U2 形成新的 RDD。...图 25 Collect 算子对 RDD 转换（26）collectAsMap collectAsMap对（K，V）型的RDD数据返回一个单机HashMap。

7152 0

spark作业-源码分析

import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark....Each * pair of elements will be returned as a (k, (v1, v2)) tuple, where (k, v1) is in `this` and...* (k, v2) is in `other`....Each * pair of elements will be returned as a (k, (v1, v2)) tuple, where (k, v1) is in `this` and...* (k, v2) is in `other`.

4272 0

Spark开发指南

for basic types like Int, Double, String, etc). saveAsObjectFile(path) (Java and Scala) Write the...Returns a hashmap of (K, Int) pairs with the count of each key. foreach(func) Run a function func on...: Vector, v2: Vector): Vector = { v1 += v2 } } // Then, create an Accumulator of this type: val..., Vector v2) { v1.addInPlace(v2); return v1; } } // Then, create an Accumulator of this type:..., v2): v1 += v2 return v1 # Then, create an Accumulator of this type: vecAccum = sc.accumulator

2.2K1 1

Spark Kafka 基于Direct自己管理offset

; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.function.Function; import...* @param * @return */ private static K, V> scala.collection.immutable.MapK,...V> toScalaImmutableMap(java.util.MapK, V> javaMap) { final java.util.Listscala.Tuple2K, V...v1) throws Exception { return v1; } }).foreachRDD(new VoidFunction...import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster.LeaderOffset import scala.reflect.ClassTag /*

1K2 1

数据算法之反转排序 | 寻找相邻单词的数量

我们用五种方法实现： MapReduce Spark Spark SQL的方法 Scala方法 Scala版Spark SQL MapReduce //map函数 @Override protected...; @Override public java.util.Iteratorscala.Tuple2String, scala.Tuple2String..., Integer v2) throws Exception { return (v1 + v2); }...R call(T1 v1) new FunctionString, Integer>>, IterableString,..., Integer> map = new HashMap(); ListString, Integer>> list = new ArrayList<

6582 0

FileInputFormat.setInputPaths多路径读取规则

@SuppressWarnings("rawtypes") private final static Map cooccurrenceMatrix = new HashMap...[] lists = values.toString().split("[\t,]"); // 同现矩阵时候，v1存的是书本id 书本id v2存的是权值。...// 用户评分矩阵，v1存的是书本号 v2存的是用户id 用户评分 String[] v1 = lists[0].split(":"); String[] v2 = lists[1].split...横轴 int itemID2 = Integer.parseInt(v1[1]);// 纵轴 int num = Integer.parseInt(v2[0]);// 权重...[0]);// 物品id String userID = v2[0];// 用户id double pref = Double.parseDouble(v2[1]);// 用户评分

8264 0

Spark MLlib之 KMeans聚类算法详解

and v2 within the specified precision */ private[mllib]def fastSquaredDistance( v1: Vector..., norm1: Double, v2: Vector, norm2: Double, precision: Double = 1e-6): Double...= dot(v1, v2) sqDist = math.max(sumSquaredNorm - 2.0 * dotValue,0.0) val precisionBound2..., v2) } } else { sqDist = Vectors.sqdist(v1, v2) } sqDist } fastSquaredDistance...，即调用Vectors.sqdist(v1, v2)。

2.4K6 0

机器学习系列--kmeans分类算法

代码 spark2 Scala2.11 1.原生sparkcore object KmeansTest { val k=2 //类个数 val dim=2 //数据集维度 ...,v2) => vectorAdd(v1,v2)),pointsInThisCluster.length) case None => oldCenter ...){ distance += (v1(i) - v2(i)) * (v1(i) - v2(i)) } distance = math.sqrt...:Vector[Double],v2:Vector[Double]):Vector[Double] = { var v3 = v1 for(i <- v1.indices...){ v3 = v3.updated(i,v1(i) + v2(i)) } v3 } //---------------

3221 0

5 spark入门键值对foldByKey

foldByKey函数是PairRDDK, V>对V做合并处理，方法是这样的 ?...对于key为"B"的结果就是("B", 5) 看代码： import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import...scala.Tuple2; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; /** * @author..., Integer v2) throws Exception { return v1 * v2; } }).collectAsMap

1.5K3 0

geotrellis使用（三十一）使用geotrellis直接将GeoTiff发布为TMS服务

2.1 读取Geotiff文件使用Spark读取Geotiff文件，并将其转成RDD。...代码如下： val path = new org.apache.hadoop.fs.Path(filePath) val rdd = HadoopGeoTiffRDD.spatialMultiband(...boundsKey = key.translate(SpatialKey(0,0)) val cellSize = CellSize(extent, grid.cols, grid.rows) HashMap...v1), (_,v2)) => (k,v1 combine v2) } } .values.toSeq 获取当前请求层级的瓦片布局信息 val layoutScheme = ZoomedLayoutScheme...为rdd赋key属性信息 ```scala val sm = sms.head val metadata = TileLayerMetadataSpatialKey val layoutRdd =

1.6K9 0

【Java对象转换】003- Java 对象与 Yaml 互转

, String> map = new HashMap(); map.put("k1", "v1"); map.put("k2", "v2"); map.put...; } 第四步：运行结果 name: "喵喵" age: 2 hobbies: - "捉老鼠" - "吃鱼" map: k1: "v1" k2: "v2" k3: "v3" Cat(name...map.put("k1", "v1"); map.put("k2", "v2"); map.put("k3", "v3"); Cat cat = new..., String> map = new HashMap(); map.put("k1", "v1"); map.put("k2", "v2"); map.put...=2, list=[捉老鼠, 吃鱼], map={k1=v1, k2=v2, k3=v3})

5610 0

又双叒叕一行代码：Map按值排序

MapString, Integer> hashMap = new HashMap(); hashMap.put("fun", 3); hashMap.put("funtest...ListString, Integer>> list = new ArrayListString, Integer>>(hashMap.entrySet())...()).collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, (v1, v2) -> v1 + v2, LinkedHashMap...extends K> keyMapper, Function f, f -> f.length(), (v1, v2) -> v2)); output(collect); } 控制台输出： INFO-> 当前用户：oker，工作目录

1.3K3 0

什么情况下需要重写hashcode方法_gethashcode

str0; private double dou0; private int int0; public boolean equals(Object obj){ if (obj instanceof...v1[] = value; char v2[] = anotherString.value; int i = offset; int j = anotherString.offset; while (n...= 0) { if (v1[i++] !...= v2[j++]) return false; } return true; } } return false; } HashMap的Entry public final int hashCode()...= null && k1.equals(k2))) { Object v1 = getValue(); Object v2 = e.getValue(); if (v1 == v2 || (v1 !

7123 0

《机器学习实战（Scala实现）》（二）——k-邻近算法

import scala.collection.mutable.Map object kNN { def getGroup(): Array[Array[Double]] = { return...], dataSet: Array[Array[Double]], labels: Array[Char], k: Int): Char = { val dataSetSize = dataSet.length...val sortedDisIndicies = dataSet.map { x => val v1 = x(0) - inX(0) val v2 = x(1) - inX...(1) v1 * v1 + v2 * v2 }.zipWithIndex.sortBy(f => f._1).map(f => f._2) var classsCount:...voteIlabel, 0) + 1 } classsCount.toArray.sortBy(f => -f._2).head._1 } def main(args: Array[String

6523 0

【技术分享】快速迭代聚类

3 快速迭代算法的源码实现在spark中，文件org.apache.spark.mllib.clustering.PowerIterationClustering实现了快速迭代算法。...import org.apache.spark.mllib.clustering....{PowerIterationClustering, PowerIterationClusteringModel} import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors...4.png 通过mapTriplets的计算，我们可以得到从点v1到v2,v3,v4的边的权重分别为1/3,1/3,1/3;从点v2到v1,v3,v4的权重分别为1/3,1/3,1/3;从点v3到...v1,v2的权重分别为1/2,1/2;从点v4到v1,v2的权重分别为1/2,1/2。

1K5 0

大数据hadoop练习___出租车MRWordCount案例

; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text...; /* 四个泛型解释: KEYIN :K1的类型 VALUEIN: V1的类型 KEYOUT: K2的类型 VALUEOUT: V2的类型 */ public...; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; /* 四个泛型解释: KEYIN: K2类型 VALULEIN: V2...InterruptedException { /** * 载客量 */ int CarryingCapacity=0; HashMap...String, ArrayListString>> map = new HashMap(); ArrayListString> list = new ArrayList()

6233 0

点击加载更多

intel-hadoopHiBench流程分析----以贝叶斯算法为例

SparkSQL真的不支持存储NullType类型数据到Parquet吗?

Kafka基于Receiver的开发

3.2 弹性分布式数据集

spark算子

spark作业-源码分析

Spark开发指南

Spark Kafka 基于Direct自己管理offset

数据算法之反转排序 | 寻找相邻单词的数量

FileInputFormat.setInputPaths多路径读取规则

Spark MLlib之 KMeans聚类算法详解

机器学习系列--kmeans分类算法

5 spark入门键值对foldByKey

geotrellis使用（三十一）使用geotrellis直接将GeoTiff发布为TMS服务

【Java对象转换】003- Java 对象与 Yaml 互转

又双叒叕一行代码：Map按值排序

什么情况下需要重写hashcode方法_gethashcode

《机器学习实战（Scala实现）》（二）——k-邻近算法

【技术分享】快速迭代聚类

大数据hadoop练习___出租车MRWordCount案例

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐