PySpark将函数应用于行的唯一元素
PySpark是一种基于Python的Spark编程接口，它提供了一种方便且高效的方式来处理大规模数据集。PySpark将函数应用于行的唯一元素是指在Spark中使用PySpark编程接口时，可以通过使用map()函数将自定义函数应用于RDD（弹性分布式数据集）中的每个元素。
具体来说，PySpark中的map()函数可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于RDD中的每个元素，返回一个新的RDD。这个函数可以是Python中的任何可调用对象，例如lambda函数、自定义函数或已有的Python函数。
使用PySpark的map()函数将函数应用于行的唯一元素可以实现对大规模数据集的并行处理。通过将函数应用于每个元素，可以对数据进行转换、过滤、计算等操作，从而实现数据的处理和分析。
以下是PySpark将函数应用于行的唯一元素的一些优势和应用场景：
优势：
- 并行处理：PySpark可以将函数应用于每个元素，并行处理大规模数据集，提高处理速度和效率。
- 分布式计算：PySpark基于Spark框架，可以利用集群中的多台计算机进行分布式计算，处理大规模数据集。
- 灵活性：通过自定义函数，可以根据具体需求对数据进行灵活的处理和转换。
应用场景：
- 数据清洗和转换：可以使用PySpark的
map()函数将自定义函数应用于每个数据元素，进行数据清洗和转换操作，例如去除无效数据、格式转换等。 - 特征提取和计算：可以使用PySpark的
map()函数将自定义函数应用于每个数据元素，提取和计算数据的特征，用于机器学习和数据分析。 - 数据过滤和筛选：可以使用PySpark的
map()函数将自定义函数应用于每个数据元素，根据特定条件进行数据过滤和筛选，例如筛选出满足某个条件的数据。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云PySpark产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/spark
- 腾讯云大数据产品：https://cloud.tencent.com/product/bd
- 腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 腾讯云人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ai_lab
- 腾讯云物联网平台（IoT Hub）：https://cloud.tencent.com/product/iothub
- 腾讯云移动开发平台（移动推送）：https://cloud.tencent.com/product/umeng
- 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
- 腾讯云元宇宙服务：https://cloud.tencent.com/product/metaspace
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1回答
我正在使用Kafka流式传输一个JSON文件，将每一行作为一条消息发送。其中一个关键字是用户的email。
然后，我使用PySpark统计每个窗口的唯一用户数量，并使用他们的电子邮件来识别他们。该命令
def print_users_count(count):
print 'The number of unique users is:', count
print_users_count((lambda message: message['email']).distinct().count())
给出了下面的错误。我该如何解决这个问题呢？
Attribu
浏览 2提问于2018-11-21得票数 0
1回答
我需要编写一个自定义的pySpark，我遇到了这个例子。在类似的行中，如线程的最后一部分所示，我提出了以下函数
from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
StructField("key", StringType()),
StructField("avg_value1", DoubleType()),
StructField("avg_value2", DoubleType()),
StructField("sum_avg", Do
浏览 1提问于2019-04-04得票数 1
1回答
我有一个数据帧，我想要在其中使用pysaprk中的polyline库获取给定地理位置的lat_long +-----------------+--------------------+----------+
| vid| geolocations| trip_date|
+-----------------+--------------------+----------+
|58AC21B17LU006754|eurnE||yqU???????...|2020-02-22|
|2T3EWRFV0
浏览 30提问于2020-08-31得票数 0
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1回答
问题：
在lambda或dataframe转换中不允许赋值，这意味着我们通常必须为在Dataframes中使用Spark完成的每一个数据操作创建一个新的结构。
示例(Python):
以前，我只是简单地在列表和字典中创建修改后的数据，而不是在列表和字典中赋值，但事实证明，numpy算法是相当麻烦的。我已经做了一些模拟，把所有的数据都列在列表里，因为数组很大，所以它的速度会很慢。(例如这些数组每个长约3K，包含在每db行30个数组的列表中，用于数百万行)
a = np.zeros(5)
# Actual operation
a[1:3] += 7
print "{}".form
浏览 2提问于2016-06-22得票数 2
给定在PySpark中指定用户定义函数的可用方法：
逐行本机PySpark UDFs
利用Apache Arrow的熊猫UDF
如何才能在dataframe上创建和运行一个用户定义的函数，该函数无需创建一个新列就不返回任何内容？
例如:假设您希望并行地将一个dataframe列加载到某个外部持久性存储中。也就是说，不要将整个数据写入HDFS，而是使用一个字段作为键，另一个字段作为将逐行传输到blob存储(如s3 )的值。
浏览 0提问于2019-01-17得票数 0
我使用以下代码读取csv文件
import os
import sys
os.environ["SPARK_HOME"] = "D:\ProgramFiles\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7"
os.environ["PYLIB"] = os.environ["SPARK_HOME"] + "/python/lib"
sys.path.insert(0, os.environ["PYLIB"] +"/py4j-0.10.4-src.zip")
sys.path.
浏览 0提问于2017-03-05得票数 2
我需要帮助在pyspark数据帧主题。我有一个数据框架，比如1000+列和100000+ rows.Also，我有10000+ if elif条件，在每个if else条件下，只有很少的全局变量被一些值递增。现在我的问题是，我如何才能仅在pyspark中实现这一点。我读到了过滤器和where函数，它们根据条件返回行，我需要检查这些10000+ if else条件并执行一些操作。
任何帮助都将不胜感激。
如果你能给出一个小数据集的例子，那将会有很大的帮助。
谢谢你
浏览 0提问于2017-07-25得票数 0
2回答
我有PySpark DataFrame：
from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
StructField("col1", StringType()),
StructField("col2", StringType()),
StructField("col3", StringType()),
StructField("col4", StringType()),
])
data = [("aaa", "aab", &
浏览 6提问于2022-10-17得票数 1
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目前还没有办法基于字段的唯一值在PySpark数据帧中生成UUID吗？
我知道Pandas可以很容易地做我想做的事情，但是如果我想根据特定的列属性为pyspark dataframe的每一行提供一个唯一的UUID，我该怎么做呢？
假设我有一个熊猫DataFrame，如下所示：
df = pd.DataFrame({'Name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'John Doe', 'Jane Smith','Jack Dawson','John Doe']}
浏览 0提问于2020-04-11得票数 1
我在pyspark中有一个列，其中包含如下所示的映射数组：
[{"address": "Fadden", "city": "", "country": "", "note": "", "stateProvince": "Queensland"}]
df.printSchema()为该列返回以下内容：
|-- constituencies: array (nullable = true)
| |-- element: struc
浏览 1提问于2022-02-20得票数 3
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1回答
是否可以找到完整PySpark数据的哈希值(最好是散列256)。我不想找到单个行或列的散列。我知道pySpark中存在函数，用于从pyspark.sql.functions导入sha2进行列级哈希计算。
所需的是根据年份划分一个大数据，并为每年(小数据)查找散列值并将结果持久化到一个表中。
输入(产品，质量，商店，SoldDate)
读取数据中的数据，通过SoldDate进行分区，计算每个分区的散列，并将其写入文件/表。
输出：(日期，散列)
我这样做的原因是，我必须比较每天运行这个过程，然后检查哈希是否更改了以前的日期。
存在文件级别md5的可能性，但不希望生成文件，而是根据日期动态计算分区
浏览 8提问于2022-12-04得票数 0
亲爱的PySpark社区：
我想在供应前计算estimate_day_to_sustain。原始代码是使用‘however’语句用SAS编写的，但是，我无法在PySpark中找到解决它的方法。帮帮忙，谢谢！
输入数据：
产出数据：
算法：
第一天的estimate_day_to_sustain=current ：current
其他日子的：
如果1> estimate_day_to_sustain + estimate_day_to_sustain提供<= 当前日，则current estimate_day_to_sustain=current<cod
浏览 4提问于2022-07-18得票数 0
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1回答
我使用Laravel刀片模板创建了这个表单，并使用jQuery实现了它的动态。现在，我可以用表中的所有输入字段填充表行。现在，我正在尝试将ajax数据输入到更改的那些字段，在第一列中选择值。它只在第一行上工作，因为每个输入字段都没有唯一的id。请帮我把这个修好。
在刀片模板上使用的形式代码
<tr id="1">
<td>
{!! Form::select('item_id[]', ['' => 'Select an item'] + $items, null,
浏览 1提问于2016-01-29得票数 3
1回答
我有以下表格的火花数据格式：
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
schema_sdf_consistent = StructType([
StructField("A", DoubleType(), True),
StructField("B", DoubleType(), True),
StructField("C", DoubleType(), True),
])
sdf_consistent
浏览 2提问于2022-05-26得票数 0
3回答
我真的不明白为什么在为“课程”创建一个带有groupby的Dataframe时，我会得到一个入口位置输出？
代码：
import pandas as pd
technologies = ({
'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop","Spark","Python","NA"],
'Fee' :[22000,250
浏览 22提问于2022-10-22得票数 0
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我在ipython中通过pyspark列出了如下数字：
df = pd.DataFrame(index=range(N))
df['total'] = data.map(lambda x:(x.features[0]+x.features[1]+x.features[2])).collect()
现在，这个列表中的一些数字在小数点后有两个数字，比如10.17，但是有一些数字在小数点之后小于两位数，比如9.1，或者有些数字没有像5或23那样的十进制数。我想要的是十进制之后所有的数字都是两位数。如果它们没有两位数，那么应该添加一个结尾0，就像上面那样，9.1应该变成9.10，5应该
浏览 0提问于2015-08-18得票数 0
1回答
电火花数据之和
、、
我试图在pyspark.sql.dataframe上执行以下操作
from pyspark.sql.functions import sum as spark_sum
df = spark.createDataFrame([
('a', 1.0, 1.0), ('a',1.0, 0.2), ('b', 1.0, 1.0),
('c' ,1.0, 0.5), ('d', 0.55, 1.0),('e', 1.0, 1.0)
])
>>> df.show()
+---+
浏览 0提问于2018-05-13得票数 4
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1回答
def fun_1(csv):
# returns int[] of length = Number of New Lines in String csv
def fun_2(csv): # My WorkArround to Pass one CSV Line at One Time
return fun_1(csv)[0]
输入数据帧为df
+----+----+-----+
|col1|col2|CSVs |
+----+----+-----+
| 1| a|2,0,1|
| 2| b|2,0,2|
| 3| c|2,0,3|
| 4|
浏览 0提问于2020-09-17得票数 2
我在PySpark中有这样的PySpark(这是采取(3)的结果，数据格式非常大)：
sc = SparkContext()
df = [Row(owner=u'u1', a_d=0.1), Row(owner=u'u2', a_d=0.0), Row(owner=u'u1', a_d=0.3)]
同一个所有者将拥有更多的行。我需要做的是在分组后，将每个所有者的字段a_d值相加，如
b = df.groupBy('owner').agg(sum('a_d').alias('a_d_sum'))
但这
浏览 4提问于2016-04-19得票数 25
回答已采纳
我有一个html格式的表格，如下所示：
<table class="table table-bordered table-striped table-condensed" id="table1">
<thead>
<tr>
<th>No. </th>
<th>No Request</th>
<th>Username</th>
<th>Start Time</th&g
浏览 3提问于2015-04-08得票数 0
我在PySpark数据框架中有重复的行，我想根据一列中重复的条目将所有行和sum合并成一行。
电流表
Deal_ID Title Customer In_Progress Deal_Total
30 Deal 1 Client A 350 900
30 Deal 1 Client A 360 850
50 Deal 2 Client B 30 50
30 Deal 1 Client A 125 200
30 Deal 1 Client
浏览 5提问于2022-11-04得票数 0
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我有一个超过10000行的pyspark数据帧。我想用第一次出现的单词替换连续的单词。我希望这是在pyspark中完成的。 这是包含单词列表的pyspark表。每个单词列表都与每个日期相关。 ---------------------------------------------------------------------------------
| event_dt | words |
---------------------------------------
浏览 14提问于2020-10-31得票数 0
2回答
我正在尝试将用户定义的函数应用于PySpark中的窗口。我读到过UDAF可能是可行的，但我找不到任何具体的东西。
举个例子(取自此处：，并针对PySpark进行了修改)：
from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import avg
spark = SparkSession.builder.master("local").config(conf=Spark
浏览 0提问于2018-01-09得票数 11
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上下文:我想把Avro文件读入Spark作为RDD。我想知道，如果我可以访问Avro数据模式，是否可以一次解析一行Avro文件。
我正在使用pyspark来编写我的spark作业。我正在考虑使用sc.textfile来读入这个巨大的文件，如果我可以一次解析一行的话就可以进行并行解析。任何指向解析Avro文件的指针，一次一行，将非常感谢。
浏览 1提问于2015-12-12得票数 1
我的公司正转向使用Hadoop & learning进行机器学习。我知道python在库中是非常全面的，但是当我们切换到pyspark时，如果我们需要的东西还没有在pyspark中可用呢？而且，继续使用python可能更容易一些，因为我已经知道了python.So：
我可以运行我的普通python代码的火花，但仍然得到所有的好处，如速度？
人们是只使用火种，还是使用普通的蟒蛇和火种？
你能把它们混合在一起，用python编写一部分代码，用pyspark编写一部分代码吗？
浏览 4提问于2017-08-30得票数 0
我有时间戳数据集，它的格式为
我已经用pyspark编写了一个udf来处理这个数据集，并将其作为键值映射返回。但我收到的是错误信息。
Dataset:df_ts_list
+--------------------+
| ts_list|
+--------------------+
|[1477411200, 1477...|
|[1477238400, 1477...|
|[1477022400, 1477...|
|[1477224000, 1477...|
|[1477256400, 1477...|
|[1477346400, 1476...|
|[14769
浏览 4提问于2016-10-28得票数 32
我想在PySpark中进行分组，但是这个值可以出现在多个列中，所以如果它出现在所选列中的任何一列中，那么它将被分组。
例如，如果我将这个表放在Pyspark中：
我想总结一下每个身份证的访问和投资，结果是：
请注意，ID1是前三列中有ID1的行0、1、3的总和，ID1访问= 500 + 100 + 200 = 800。ID2是行1、2等的总和。
为了简单起见，我的例子是一个简单的dataframe，但在实际中是一个大得多的df，有很多行和变量，还有其他操作，而不仅仅是"sum“。这对熊猫来说是不可能的，因为它太大了。应该在PySpark
OBS2:我用熊猫打印了表格
浏览 4提问于2019-09-20得票数 1
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在使用jQuery表时，我在重复使用HTML的样式时遇到了问题。我所要做的就是创建一个包含各种行的表。每一行包含2列。第一列只是文本。第二列将包含两个jQuery UI按钮。我想定义一个样式，所有行中的所有按钮都应该是change...but，原因是它没有。只有第一行按钮的样式。
<link rel="stylesheet" href="//code.jquery.com/ui/1.10.4/themes/smoothness/jquery-ui.css">
<script src="//code.jquery.com/
浏览 2提问于2014-05-31得票数 0
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2回答
我正在运行以下代码段，
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import ntile
spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate()
simpleData = (("James", "Sales", 3000), \
("Michael
浏览 4提问于2021-04-02得票数 1
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5回答
查看新的spark API，还不清楚是否有可能修改DataFrame列。
如何更改数据文件的行x列y中的值？
在pandas中，这将是：
df.ix[x,y] = new_value
编辑：合并下面所说的内容，您不能修改现有的数据格式，因为它是不可变的，但是您可以返回一个新的数据格式，并进行所需的修改。
如果只想根据条件替换列中的值，如np.where
from pyspark.sql import functions as F
update_func = (F.when(F.col('update_col') == replace_val, new_value)
浏览 12提问于2015-03-17得票数 95
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我有一个gridview列，它从服务器获取大量文本。因此，我不想在网格加载之后显示所有的文本，而是只在用户单击某个展开链接时才显示它，然后使用折叠链接关闭它。这是我所拥有的。请注意，我已经知道我可以将两个javascript函数放在一个中；我现在正在两个单独的函数中进行测试。
<script type="text/javascript" language="javascript" >
function hidelink() {
var col = $get('col');
var exp = $get('exp
浏览 2提问于2009-07-30得票数 0
我理解如果我定义一个Python函数并将它用于PySpark UDF，会发生什么。
但是，我并不完全清楚，当调用实例化对象的方法时，PySpark在做什么：
class Foo:
_const = 1
def f(x):
return x +_const
foo_object = Foo()
f_udf = pyspark.functions.udf(foo_object.f)
执行者是如何发挥这一作用的？对象是保存在管理器上，还是复制到执行程序中？
浏览 0提问于2018-10-08得票数 2
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我正在对来自Teradata数据库的数据执行增量加载，并将其存储为一个拼花文件。因为Teradata中的表包含数十亿行，所以我希望我的PySpark脚本能够比较哈希值。
Teradata：
当前存储的Parquet文件：
我的PySpark脚本使用JDBC连接来调用teradata：
tdDF = return spark.read \
.format("jdbc") \
.option("driver", "com.teradata.jdbc.TeraDriver") \
.option("url", "jd
浏览 0提问于2019-01-16得票数 5
2回答
日期时间列中的火花源更改日
、、、、
此代码试图更改日期时间列的日期有什么问题？
import pyspark
import pyspark.sql.functions as sf
import pyspark.sql.types as sparktypes
import datetime
sc = pyspark.SparkContext(appName="test")
sqlcontext = pyspark.SQLContext(sc)
rdd = sc.parallelize([('a',datetime.datetime(2014, 1, 9, 0, 0)),
浏览 4提问于2017-03-03得票数 2
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1回答
我有一份数据文件，在Pyspark as中：
listA = [(1,'AAA','USA'),(2,'XXX','CHN'),(3,'KKK','USA'),(4,'PPP','USA'),(5,'EEE','USA'),(5,'HHH','THA')]
df = spark.createDataFrame(listA, ['id', 'name','countr
浏览 0提问于2018-12-05得票数 2
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相关问题：
因此，我有一个pyspark dataframe，我想删除所有行中所有值都相同的列，同时保持其他列的完整性。
然而，上述问题的答案仅适用于熊猫。有没有针对pyspark数据帧的解决方案？
谢谢
浏览 1提问于2018-12-17得票数 4
2回答
利用熊猫功能与火花放电
、、、、
我正在尝试用Pyspark重写Python脚本( Pandas )，但我找不到一种更高效地应用Pandas函数的方法：
我的职能如下：
def decompose_id(id_flight):
my_id=id_flight.split("_")
Esn=my_id[0]
Year=my_id[3][0:4]
Month=my_id[3][4:6]
return Esn, Year, Month
def reverse_string(string):
stringlength=len(string) # calculate le
浏览 3提问于2021-06-30得票数 1
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1回答
旋转一个流数据帧pyspark
、、、、
我有一个来自kafka的流式数据帧，我需要旋转两列。这是我目前使用的代码： streaming_df = streaming_df.groupBy('Id','Date')\
.pivot('Var')\
.agg(first('Val'))
query = streaming_df.limit(5) \
.writeStream \
.outputMode("append") \
.form
浏览 16提问于2021-07-14得票数 1
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我需要生成下面解释的矩阵。如何有效地从矩阵中的每个重复行中获得最小值和最大值？
假设我有以下数据作为矩阵：
A =
x y z
-250 -60 -60
-250 -60 -59
-250 -60 -58
-250 -60 58
-250 -60 59
-250 -60 60
-250 -59 -60
-250 -59 -59
-250 -59 -58
. .
浏览 6提问于2017-10-16得票数 2
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这就是我想要做的。我希望对两个不同数据格式中的两个列的每个条目进行比较。数据如下所示：
>>> subject_df.show()
+------+-------------+
|USERID| FULLNAME|
+------+-------------+
| 12345| steve james|
| 12346| steven smith|
| 43212|bill dunnigan|
+------+-------------+
>>> target_df.show()
+------+-------------+
|USERID|
浏览 0提问于2017-04-03得票数 1
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1回答
我正在尝试使用pyspark来实现一个点产品，以学习pyspark的语法。
我目前已经实现了如下所示的点产品：
import operator as op
from functools import reduce
def inner(rdd, rdd2):
return (rdd.zip(rdd2)
.map(lambda x: reduce(op.mul, x))
.reduce(lambda x,y: x + y)
)
我的解决方案感觉不优雅(特别是我的lambda函数)。我想知道是否会有一种更“平庸”的方式来写这个。
此外，对于这个问题，
浏览 0提问于2016-01-20得票数 3
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1回答
我有一个代码，它工作良好，但使用熊猫数据帧组处理。但是，由于文件很大(>7000万组)，我需要转换代码以使用PYSPARK数据帧。下面是使用熊猫数据和小示例数据的原始代码：
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
df = pd.DataFrame({
'y0': np.random.randn(20),
'y1': np.random.randn(20),
'x0': np.random.randn(20),
'x1&
浏览 3提问于2017-09-15得票数 4
此文本需要使用自然数向左旋转，并在输入负数时向右旋转。所以：
rotate 1 "foo bar baz" = "ofo rba zba"
rotate (-1) "foo bar baz" = "oof arb azb"
另外，我可以将文本分解为行，然后是单词，我知道所有的行，行，词，非词。我在定义向左或向右移动文本时遇到了问题，我需要使用head函数吗？
浏览 1提问于2011-03-19得票数 0
我对星火非常陌生，我正在使用Spark1.6.0。
我有一个RDD，它是：RDD[Array[Array[String], Long]]
我希望通过一个函数运行RDD中的每个元素，该函数以Array[Array[String], Long]作为输入，并返回一个ListBuffer[Array[Int]]作为输出。
RDD中每个元素的计算可以并行进行，它们不相互依赖。但是，一旦RDD的所有元素都通过函数运行，我想将所有ListBuffer[Array[Int]]输出合并到一个ListBuffer[Array[Int]]中(这里的顺序也不相关，但它们都应该在相同的数据结构中)。
这样做最好的方法是
浏览 3提问于2017-12-07得票数 1
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1回答
假设我有数组A(n,k)和向量b(1,4)。矩阵和向量的上下文在伽罗瓦域(2)上。
有没有办法在没有for循环的情况下用向量b对A的每一行进行卷积？
例如，如果A的大小为(4,5)，则该命令应执行以下操作：
conv(A(1,:),b)
conv(A(2,:),b)
conv(A(3,:),b)
conv(A(4,:),b)
有什么想法吗？
浏览 1提问于2015-05-29得票数 2
首先，我创建了一个类型StudentMark，它是一个元组，首先是一个字符串，其次是一个Int。
type StudentMark = (String, Int)
这是我的capMarks函数：
capMarks :: [StudentMark] -> [StudentMark]
capMarks [cMarks] = [(st, mk) | (st, mk) <- [capMark cMarks]]
下面是我的capMark函数：
capMark :: StudentMark -> StudentMark
capMark (st, mk)
| mk > 3
浏览 2提问于2016-01-22得票数 1
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1回答
我试图使用Spark2.2在DataFrame中打印每个分区中的总元素
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql import SparkSession
def count_elements(splitIndex, iterator):
n = sum(1 for _ in iterator)
yield (splitIndex, n)
spark = SparkSession.builder.appName("tmp").getOrCreate()
num_parts = 3
df = spa
浏览 0提问于2018-03-25得票数 6
1回答
删除pyspark中的嵌套列
、、、、
我有一个包含一列结果的pyspark数据帧。在结果列中，我想删除列"Attributes“。dataframe的模式是：(在结果中有更多的列，但为了方便起见，我没有显示它们，因为模式很大) |-- results: struct (nullable = true)
| |-- l: array (nullable = true)
| | |-- element: struct (containsNull = true)
| | | |-- m: struct (nullable = true)
| | | | |-
浏览 20提问于2020-06-15得票数 0
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我们只是在尝试星火，结果证明很慢。为了说明我的意思，我给出了下面的一个例子--在一个包含HDFS 10行的文本文件中加载Spark需要将近2秒的时间，并计算行数。我的问题：
这是意料之中吗？你的站台需要多长时间？
有什么可能的想法吗？目前，我正在两个节点Hadoop集群上使用Spark1.3(都是8核，64 G RAM)。谈到Hadoop和Spark，我非常绿色，所以除了Ambari/HDP默认设置之外，我做了很少的配置。
最初，我在一亿行上进行测试--星火只需10分钟就能计算出来。
示例：
创建10个数字的文本文件，并将其加载到hadoop中：
for i in {1..10
浏览 2提问于2015-11-24得票数 5
请给我解释一下下面的代码好吗？我理解每一小部分的功能，但似乎无法理解它们是如何一起工作的--这个函数得到了一个列表，如：
(1 2 (3 (4 5) (6 7)) 8 (9 10))
它有5个子列表，并返回所有子列表的列表：
((1 2 (3 (4 5) (6 7)) 8 (9 10)) (3 (4 5) (6 7)) (4 5) (6 7) (9 10))
守则是：
(defun all_sublists (l)
(cond
((atom l) nil)
(T (apply 'append (list l) (mapcar 'all_s
浏览 3提问于2020-12-13得票数 0
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