我正在学习一个现有的Spark代码，作为我学习过程的一部分，我遇到了以下代码： .map(lambda x: (x[2], int(x[3])))\ .collect()
我对reduceByKey和lambda的工作原理有一个基本的了解，但在上面的代码中
浏览 15提问于2018-01-04得票数 3
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reduceByKey(lambda x，y: y)返回最后一个元组的第一个值，但是reduceByKey(lambda x，y: x)抛出异常。(lambda x,y: x)=", y.reduceByKey(lambda x,y: x ).collect()
print "reduceByKey(lambda x,y: y)=", y.reduceByKey(lambda
浏览 4提问于2015-09-24得票数 0
如果我在RDD中有这样的字母计数，这是很容易的：rdd.reduceByKey(lambdasc.parallelize([[("a", 2), ("b", 1), ("c", 3)], [("a", 5), ("b", 2)]])
怎样才能有效地将其组合成一个分布式的键/ val元组
浏览 0提问于2018-02-07得票数 1
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我正在应用一个映射，然后使用pyspark在RDD上应用reduceByKey转换。.reduceByKey(lambda a, b: a+b)\案例2： .<em
浏览 0提问于2016-09-26得票数 0
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item_count = tokenizedTweetsByUser.filter(lambda x: (x[0][1] == i) and (token in x[1])).count()
浏览 24提问于2020-06-20得票数 0
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2"},{a: "1", b: "3"},{a: "1", b: "4"}]我尝试了两种不同的方法，分别使用窗口函数和groupBy
浏览 0提问于2018-06-05得票数 3
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刚开始的时候
sumRDD = filteredRdd.map(lambda (x, (a, b)): (a, b)).reduceByKey(add)(x,(a,sum_of_a)) sumRDD = filteredRdd.map(lambda (x, (a, b)): (a, b)).reduceByKey(add).map(lambda (a, b):
浏览 1提问于2015-12-09得票数 0
我试图简化以下代码：k.reduceByKey(lambda acc,x: [acc,x]).collect()k.reduceByKey(lambda acc,x: [x] if acc == None else acc.append(x
浏览 2提问于2017-10-14得票数 0
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如何最有效地计算统计数据？
、、、、
执行 ，初始化一个新的 ，并使用 <code>E 134</code>作为序列和组合函数：<code>E 235</code>这是的方法，并避免了选项2中的groupByKey。
浏览 3提问于2016-10-11得票数 3
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, 2, 3, 'E'], [1, 2, 3, 'E'], [5, 2, 7, 112, 'A'] ] items = rdd.flatMap(lambda
浏览 0提问于2018-09-07得票数 0
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例如，在使用aggregateByKey或reduceByKey之后，我期望的输出是:在第0行中，单词This被使用了1次，等等。
浏览 1提问于2021-12-31得票数 0
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中间位置是除第一个和最后一个之外的任何位置。有人能帮我解决这个问题吗？words = words.flatMap(lambda line: line.split())occurrence1= chars.map(lambda x: (('first',x[1]occurrence2 = chars.
浏览 0提问于2017-09-29得票数 0
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我对火星雨和RDDs非常陌生。如果这个问题非常初级的话，我很抱歉。我使用以下代码映射并清理了数据：但现在我需要以某种方式将其转换为以下输出：(43
浏览 1提问于2018-12-01得票数 1
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rdd = ngram_df.map(lambda row: row['nGrams'])然而，我得到了错误：
ValueError
浏览 3提问于2017-06-06得票数 2
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我有一个键值数据，我们把它叫做x，它由一个键，以及一对体积和重量组成。t1', (2, 0.8)), ('t1', (4, 0.3)), ('t2', (10, 0.3))]t1 2* 0.8 +3* 0.1 +4* 0.3我能做到
x.map(lambda (x, (y, z)): (x,
浏览 2提问于2017-04-17得票数 0
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docs = corpus.flatMap(lambda doc: [doc.split(' ')])docs.map(lambda我想通过每次引用RDD中的每个数组并对这个特定的数组执行减缩操作，我尝试了但是这只会得到每个数组的第一个字符串。
浏览 1提问于2016-02-07得票数 0
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这些代码将TFIDF映射为将tweet集合映射到原始单词上，然后将原始单词用于在每个集群中查找顶部单词：mapped_value = clusterIds.zip(document)
cluster_value = mapped_value.reduceByKey.reduceByKey(lambda x,y:
浏览 2提问于2015-11-08得票数 1
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Python语言中有没有一个函数和Spark (PySpark)中的reduceByKey完全一样：例如：
a = [(1, ['a']),
浏览 1提问于2016-02-26得票数 2
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