我有一个像这样的spark数据集:keyidval1val2val31aa1a2a32aa4a5a63bb1b2b34bb4b5b65bb7b8b96cc1c2c3我想像这样在列表或数组中按id对所有行进行分组:(a,([1aa1a2a3],[2aa4a5a6])),(b,([3bb1b2b3],[4bb4b5b6],[5bb7b8b9])),(c,([6cc1c2c3]))我已经使用map输出具有正确键的键/值对，但我在构建最终键/数组时遇到了麻烦。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 这个怎么样:importorg.apache.spar
我有如下输入数据框，其中包含id、app和customer输入数据框+--------------------+-----+---------+|id|app|customer|+--------------------+-----+---------+|id1|fw|WM||id1|fw|CS||id2|fw|CS||id1|fe|WM||id3|bc|TR||id3|bc|WM|+--------------------+-----+---------+预期输出使用pivot和聚合-将应用值作为列名并将聚合的客户名称作为数据框中的列表预期的数据帧+-----------------
从问题中可以得出，我想知道什么时候使用压缩格式(如gzip)的输入文件是有意义的，什么时候使用未压缩格式的输入文件是有意义的。压缩文件的开销是多少？读取文件时会慢很多吗？是否对大输入文件进行了基准测试？谢谢! 最佳答案 除非您正在进行开发并且需要经常将数据从HDFS读取到本地文件系统以进行处理，否则以压缩格式输入文件通常是有意义的。压缩格式提供了显着的优势。除非您以其他方式设置，否则数据已经复制到Hadoop集群中。复制数据是很好的冗余，但会占用更多空间。如果您的所有数据都以3倍的比例进行复制，那么您将消耗3倍于存储它所需的容量。压
当查询中没有进行聚合时，为什么有人会使用groupby而不是distinct？此外，是否有人通过MySQL和SQLServer中的不同性能考虑来了解该组。我猜SQLServer有一个更好的优化器，它们可能与那里相当，但在MySQL中，我预计会有明显的性能优势。我对dba的答案很感兴趣。编辑:Bill的帖子很有趣，但不适用。让我更具体一点...selecta,b,cfromtablexgroupbya,b,c对selectdistincta,b,cfromtablex 最佳答案 GROUPBY将行组映射到一行，根据特定列中的不同值，这
当查询中没有进行聚合时，为什么有人会使用groupby而不是distinct？此外，是否有人通过MySQL和SQLServer中的不同性能考虑来了解该组。我猜SQLServer有一个更好的优化器，它们可能与那里相当，但在MySQL中，我预计会有明显的性能优势。我对dba的答案很感兴趣。编辑:Bill的帖子很有趣，但不适用。让我更具体一点...selecta,b,cfromtablexgroupbya,b,c对selectdistincta,b,cfromtablex 最佳答案 GROUPBY将行组映射到一行，根据特定列中的不同值，这
我是Hadoop的新手，我已经设法运行了wordCount示例:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.18.2/mapred_tutorial.html假设我们有一个包含3个文件的文件夹。我希望每个文件都有一个映射器，这个映射器将只计算行数并将其返回给缩减器。然后，reducer会将每个映射器的行数作为输入，并将所有3个文件中存在的总行数作为输出。所以如果我们有以下3个文件input1.txtinput2.txtinput3.txt映射器返回:mapper1->[input1.txt,3]mapper2->[input2.txt,4]mappe
我的表看起来像这样(我正在使用MySQL):m_id|v_id|timestamp------------------------6|1|133363531734|1|133363532334|1|13336353366|1|13336353436|1|1333635349我的目标是对每个m_id取一次，并按最高时间戳排序。结果应该是:m_id|v_id|timestamp------------------------6|1|133363534934|1|1333635336我写了这个查询:SELECT*FROMtableGROUPBYm_idORDERBYtimestampDESC
我的表看起来像这样(我正在使用MySQL):m_id|v_id|timestamp------------------------6|1|133363531734|1|133363532334|1|13336353366|1|13336353436|1|1333635349我的目标是对每个m_id取一次，并按最高时间戳排序。结果应该是:m_id|v_id|timestamp------------------------6|1|133363534934|1|1333635336我写了这个查询:SELECT*FROMtableGROUPBYm_idORDERBYtimestampDESC
我在尝试将文件从hdfs读取到Spark时遇到错误。文件README.md存在于hdfs中spark@osboxeshadoop]$hdfsdfs-lsREADME.md16/02/2600:29:14WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable-rw-r--r--1sparksupergroup48112016-02-2523:38README.md在Sparkshell中，我给了scala>valr
我知道Group不能处理多个元组，因此我们在PIG中有COGROUP。但是，今天检查时，GROUP命令对我有用。我正在使用PIG-0.12.0。我的命令和输出如下。grunt>grpvar=GROUPCby$2,Bby$2;grunt>cogrpvar=COGROUPCby$2,Bby$2;grunt>describegrpvar;grpvar:{group:chararray,C:{(pid:int,pname:chararray,drug:chararray,gender:chararray,tot_amt:int)},B:{(pid:int,pname:chararray,dru
