这似乎是一个简单的请求，但google不是我的friend，因为“分区”在数据库和文件系统空间中得分很高。我需要将N值数组(N是常量)的所有分区枚举为k个子数组。子数组就是这样——一个起始索引和一个结束索引。原始数组的整体顺序将被保留。例如，当N=4且k=2时:[|abcd](0,4)[a|bcd](1,3)[ab|cd](2,2)[abc|d](3,1)[abcd|](4,0)当k=3时:[||abcd](0,0,4)[|a|bcd](0,1,3):[a|b|cd](1,1,2)[a|bc|d](1,2,1):[abcd||](4,0,0)我很确定这不是一个原始问题(不，这不是家庭作
我一直怀疑在创建包时，我想利用包限制访问但同时又想将类似的类划分到包中。当您了解包在Java中不是分层的时，问题就来了:Atfirst,packagesappeartobehierarchical,buttheyarenot.source假设我在foo.bar中定义了一个API及其类，只有API客户端需要的类被设置为公开。然后我有另一个包，其中包含我在foo.bar.pojos定义的API中需要的一些内部对象，这些类需要公开以便foo.bar可以访问它们，但这意味着API客户端也可以访问它们，如果包foo.bar.pojos被导入。应该遵循的通用包策略是什么？
在Java中，我有一个集合，我想在其中获取所有可能的子集组合，它们的并集构成主集。(划分一组)例如，给定:set={1,2,3}结果应该是:{{{1,2,3}},{{1},{2,3}},{{1,2},{3}},{{1,3},{2}},{{1},{2},{3}}}一组n元素的可能分区数是B(n)，称为Bellnumber.到目前为止的代码:publicstaticSet>powerSet(Setmyset){Set>pset=newHashSet>();if(myset.isEmpty()){pset.add(newHashSet());returnpset;}Listlist=newA
要将Spark应用程序提交到集群，他们的文档说明:Todothis,createanassemblyjar(or“uber”jar)containingyourcodeanditsdependencies.BothsbtandMavenhaveassemblyplugins.Whencreatingassemblyjars,listSparkandHadoopasprovideddependencies;theseneednotbebundledsincetheyareprovidedbytheclustermanageratruntime.--http://spark.apache.
使用Spark和Java，我试图向现有的具有n列的数据集[行]添加一个整数标识列。我使用zipWithUniqueId()或zipWithIndex成功添加了一个id，甚至使用了monotonically_increasing_id()。但没有一个能令人满意。示例:我有一个包含195行的数据集。当我使用这三种方法中的一种时，我得到一些像1584156487或12036这样的ID。另外，这些ID不是连续的。我需要/想要的非常简单:一个Integerid列，其值从1到dataset.count()foreach行，其中id=1后跟id=2，等等。我如何在Java/Spark中做到这一点？
我尝试在spark中读取一个csv文件，我想拆分以逗号分隔的行，以便我有一个带有二维数组的RDD。我是Spark的新手。我试着这样做:publicclassSimpleApp{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Stringmaster="local[2]";StringcsvInput="/home/userName/Downloads/countrylist.csv";StringcsvOutput="/home/userName/Downloads/countrylist";JavaSparkContextsc=ne
我在我的Java应用程序中使用ApacheSpark。我有两个DataFrame小号:df1和df2.df1包含Row与email,firstName和lastName.df2包含Row与email.我想创建一个DataFrame:df3包含df1中的所有行,df2中不存在哪个电子邮件.有没有办法用ApacheSpark做到这一点？我试图创建JavaRDD来自df1和df2通过类型转换它们toJavaRDD()和过滤df1包含所有电子邮件，然后使用subtract,但我不知道如何映射新的JavaRDD至ds1得到DataFrame.基本上我需要df1中的所有行谁的邮箱不在df2.Dat
我用的是SparkStandalone单机，128G内存，32核。以下是我认为与我的问题相关的设置:spark.storage.memoryFraction0.35spark.default.parallelism50spark.sql.shuffle.partitions50我有一个Spark应用程序，其中有一个用于1000个设备的循环。对于每个循环(设备)，它都会准备特征向量，然后调用MLLib的k-Means。在循环的第25到30次迭代(处理第25到第30个设备)时，它遇到了“Java.lang.OutOfMemoryError:Java堆空间”的错误。我尝试将memoryFra
我正在使用Spark2.2，我正在尝试从Kafka读取JSON消息，将它们转换为DataFrame并将它们作为Row:spark.readStream().format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers","localhost:9092").option("subscribe","topic").load().select(col("value").cast(StringType).as("col")).writeStream().format("console").start();有了这个我可以实现:+-----------------
我在java中有以下if-else分支。if(str.equals("a")){A;}elseif(str.equals("b")){B;}elseif(str.equals("c")){C;}elseif(str.length==5){D;}else{E;}如何将这段代码修改成策略模式？ 最佳答案 这里是一个使用工厂的策略模式的例子:publicinterfaceStrategy{publicObject[]execute(Object[]args);}publicclassStrategyFactory{publicenumNa
