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scala - Spark : scala - how to convert collection from RDD to another RDD

如何将调用take(5)后返回的集合转换为另一个RDD,以便在输出文件中保存前5条记录?如果我使用saveAsTextfile它不允许我一起使用take和saveAsTextFile(这就是为什么你会看到下面注释的行).它按排序顺序存储来自RDD的所有记录,因此前5个记录是前5个国家,但我只想存储前5个记录-是否可以在RDD中转换集合[take(5)]?valStrips=txtFileLines.map(_.split(",")).map(line=>(line(0)+","+(line(7).toInt+line(8).toInt))).sortBy(x=>x.split(",")

scala - 将工作分配给多个核心 : Hadoop or Scala's parallel collections?

在Scala/Hadoop系统中充分利用多核进行并行处理的更好方法是什么?假设我需要处理1亿份文档。文档不是很大,但处理它们是计算密集型的。如果我有一个包含100台机器的Hadoop集群,每台机器有10个内核,我可以:A)向每台机器发送1000个文档,让Hadoop在10个核心(或尽可能多的可用核心)中的每一个上启动一个映射或B)向每台机器发送1000个文档(仍然使用Hadoop)并使用Scala的并行集合来充分利用多核。(我会将所有文档放在一个并行集合中,然后对该集合调用map)。换句话说,使用Hadoop在集群级别进行分发,并使用并行集合来管理分发到每台机器内的核心。

scala - Spark 会使用此 sortByKey/map/collect 序列保留键顺序吗?

让我们说,我们有这个。valsx=sc.parallelize(Array((0,39),(4,47),(3,51),(1,98),(2,61)))我们后来称之为。valsy=sx.sortByKey(true)这会让sy=RDD[(0,39),(1,98),(2,61),(3,51),(4,47)]然后我们做collected=sy.map(x=>(x._2/10,x._2)).collect我们会一直得到以下信息吗?我的意思是,尽管更改了键值,是否会保留原始键顺序?collected=[(3,39),(9,98),(6,61),(5,51),(4,47)]

如何将值存储在DataGridView中,以在Collection类C#中存储

首先,我将CSV文件导入DataGridView,然后将其更改为我想要的格式。我能够通过单击按钮来过滤我不需要的数据,我可以使用Console.Writeline在控制台中获取所需的数据。(只是为了进行测试,所以我可以看到实际发生的事情)。有很多列不满意我想要计算的数据,所以我使用.contains()和.replace过滤出来。现在,我想存储cell.value.tostring(),该cell.tostring()将值保存到数组中,但我不知道如何将数组植入该数组。这是代码usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Comp

hadoop - 如何从 `yarn application -list` 访问 Tracking-URL?

我想查看我在yarn中看到的某个作业的yarnwebUI。当我做yarnapplication-list我可以看到跟踪URL.所以,我在chrome中导航到那个页面,它给了我这样的错误:The172.12.15.181pageisn'tworking.172.12.15.181didn'tsendanydata.我显然已经通过ssh进入了应该允许我看到它的机器。另外,这份工作肯定在status=RUNNING在yarn中。那么,是什么阻止我在这个url上看到yarnweb用户界面?我这样做正确吗?谢谢。 最佳答案 在yarnappl

Python两个一维列表 (list) 转换为二维列表 (list)

说明,输入list1=[1,3]         list2=[2,4]记list1为横坐标列表,list2为纵坐标列表,长度一致,输出两个location:[1,2]和[3,4],即输出如下                  list3=[[1,2],[3,4]] list1=[1,3]list2=[2,4]方法1、使用for语句,新建二维列表list3=[[list1[i],list2[i]]foriinrange(len(list1))]print(list3,type(list3))输出结果: list3:[[1,2],[3,4]]        type: 方法2、使用zip语句,缺

scala - 从 spark 中列出/检索 HDFS 分区作为 Map(String,List(String))

我想知道是否有某种方法可以利用spark.hdfs文件夹结构中已经存在的元数据信息。例如,我正在使用以下代码将数据写入hdfs,valcolumns=Seq("country","state")dataframe1.write.partitionBy(columns:_*).mode("overwrite").save(path)这会生成类似的目录结构,path/country=xyz/state=1path/country=xyz/state=2path/country=xyz/state=3path/country=abc/state=4我想知道的是使用spark,有没有办法将所有

hadoop - Spring XD动态部署 list

我一直在大量阅读SpringXD文档,但无法真正理解我想实现的与HadoopYARN相关的两件事。也许他们还不被支持或永远不会被支持——可能是因为我遗漏了一些让我的场景变得不合理的东西......在HadoopYARN中,ApplicationMaster可以请求在特定主机上分配容器,即“机架感知”。这允许在HDFS上的数据存储位置附近执行处理。这种功能可以作为流部署list中的评估属性公开吗?请注意,我不是在谈论分区流,其中相同的容器为流中的所有模块处理相同的消息。我想在一组容器上部署流中间的多个模块实例——这些容器还可以保存我预先存在的大型静态数据的片段。我希望根据评估规则为每次调

json转换(json与对象互转、json与list互转、JSONObject与Map互转)

目录一、json与对象互转1、json转自定义对象2、json字符串转JSONObject二、json与list互转1、list转JsonArray类型字符串2、JsonArray类型字符串转list三、JSONObject与Map互转1、Map转JSONObj一、json与对象互转1、json转自定义对象Useruser=JSONUtil.toBean(jsonStr/jsonObj,User.class);//hutoolUseruser=JSON.parseObject(jsonStr,User.class);//com.alibaba.fastjsonUseruser=JSONObje

hadoop - Hive collect_list() 不收集 NULL 值

我正在尝试收集包含NULL的列以及该列中的一些值...但是collect_list忽略了NULL并仅收集其中具有值(value)的那些。有没有一种方法可以检索NULL以及其他值?SELECTcol1,col2,collect_list(col3)ascol3FROM(SELECT*FROMtable_1ORDERBYcol1,col2,col3)GROUPBYcol1,col2;实际的col3值0.9NULLNULL0.70.6结果col3值[0.9,0.7,0.6]我希望在应用collect_list之后有一个看起来像这样的配置单元解决方案[0.9,NULL,NULL,0.7,0.6