在下面的ScalaSpark代码中，我需要找到不同列的计数及其值的百分比。为此，我需要对每一列使用withColumn方法，例如date、usage、payment、dateFinal，usageFinal，paymentFinal。对于每个计算，我都需要使用withColumn来获取总和和聚合。有什么方法可以让我不用写，.withColumn("SUM",sum("count").over()).withColumn("fraction",col("count")/sum("count").over()).withColumn("Percent",col("fraction")*10
我正在尝试使用Pig计算百分位数。我需要使用属性对数据进行分组，并根据销售额计算组中每个元组的百分位数。我发现没有内置的Pig函数可以执行此操作。想知道以前是否有人遇到过类似的问题可以帮助我。 最佳答案 如JaiPrakash所述，您可以使用UDFStreamingQuantile来自ApacheDataFu图书馆。由于我已经准备好示例，因此我将其复制到此处。输入item1,234item1,324item1,769item2,23item2,23item2,45PIG脚本registerdatafu-1.2.0.jar;defin
我看到每当我运行MapReduce任务时，hadoop作业都会向我显示Map和Reduce任务完成的百分比。我知道映射器和缩减器都以分布式方式运行，并且可以向Controller报告它们已经处理了多少。但是Controller如何知道要处理的数据总量呢？如果Controller试图计算出所有输入文件的大小，我认为这将是低效的。它是某种粗略的近似值吗？ 最佳答案 我没有阅读hadoop中与这部分相关的所有代码。不过有些想了想，希望对你有帮助map任务完成百分比计算:当一个slave机器完成一个map任务时，会通知master机器，这样
假设以下列名为id:68694354566169707172777879858788899395969899996266如果我执行以下操作:percentile(id,0.9)，输出为97.2。这是怎么回事？ 最佳答案 如果您输入0.9，您预计您提供给函数的90%数据将低于返回值。25的90%大约是22.5，而97.2可以是正确答案，因为在你的集合中四个最高值是99999896，而97.2在第22(96)和第23(98)个有序数字之间。 关于hadoop-百分位数函数在Hive中如何工作
有人可以举例说明mapreduce中中位数/分位数的计算吗？我对Datafu中位数的理解是，'n'个映射器对数据并将数据发送到负责排序的“1”reducer来自n个映射器的所有数据并找到中位数(中间值)我的理解正确吗？，如果是这样，这种方法是否适用于海量数据，我可以清楚地看到一个单一的reducer努力完成最后的任务。谢谢 最佳答案 试图在一系列中找到中位数(中间数)将需要1个reducer传递整个数字范围以确定哪个是“中间”值。根据输入集中值的范围和唯一性，您可以引入组合器来输出每个值的频率-减少发送到单个缩减器的映射输出数量。然
这page包含一些统计函数(均值、标准差、方差等)但不包含中位数。如何计算准确的中位数？ 最佳答案 需要对RDD进行排序，取两个元素的中间或者平均值。这是RDD[Int]的例子:importorg.apache.spark.SparkContext._valrdd:RDD[Int]=???valsorted=rdd.sortBy(identity).zipWithIndex().map{case(v,idx)=>(idx,v)}valcount=sorted.count()valmedian:Double=if(count%2==0
我有一个字符串，我想修改所有4位数字并在它们之间插入冒号。示例:1320将变为13:20$data="Thetimeis1020andthetimeis1340and1550";我正在考虑使用preg_match('/[0-9]{4}/','????',$data);但不确定如何在preg中再次传递相同的值？ 最佳答案 一种方法是使用preg_replace相反，使用捕获组在单词边界\b之间捕获2次2位(\d{2})(\d{2})在替换中使用2个捕获组使用$1:$2$data="Thetimeis1020andthetimeis13
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觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、属性及其类型属性：（Attribute）是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。在文献中，属性、维（Dimension）、特征（Feature）和变量（Variable）表示相同的含义，可以在不同场合互换使用。属性类型：属性的取值范围决定了属性的类型一类是定性描述的属性一类是定量描述的属性 1.标称属性标称属性（NominalAttribute）的值是一些符号或事物的名称。每个值代表某种类别、编码或状态，因此标称属性又可称为是分类的（Categorical）。标称属性的值是枚举的，可以用数字表示这些符号或名称。常见的标称属性如姓名、籍贯、邮政编码或婚姻状态等。
我需要通过在每个时期组合10个不同样本的中位数（数据集中位数）来计算几个时间段内的人口中位数。每个样本中位数都是通过进行不同数量的观测值（数据集观察）获得的。中位数-数据集Time1Time2Time3Time4Time5Sample16000071139700007500075000Sample28000088000877508850090000Sample36600073325730007812675000Sample46000074000720007550073000Sample55050060000600006675081500Sample66000070000720007850080
