我有一堆以复合键和值的形式存在的元组。例如，
tfile.collect() = [(('id1','pd1','t1'),5.0),
(('id2','pd2','t2'),6.0),
(('id1','pd1','t2'),7.5),
(('id1','pd1','t3'),8.1) ]
我想对这个集合执行类似于 sql 的操作，我可以在其中根据 id[1..n] 或 pd[1..n] 聚合信息。我想使用 vanilla pyspark api 来实现，而不是使用 SQLContext。 在我当前的实现中，我正在读取一堆文件并合并 RDD。
def readfile():
fr = range(6,23)
tfile = sc.union([sc.textFile(basepath+str(f)+".txt")
.map(lambda view: set_feature(view,f))
.reduceByKey(lambda a, b: a+b)
for f in fr])
return tfile
我打算创建一个聚合数组作为值。例如，
agg_tfile = [((id1,pd1),[5.0,7.5,8.1])]
其中 5.0,7.5,8.1 代表 [t1,t2,t3] 。我目前正在使用字典通过 Vanilla python 代码实现相同的目标。它适用于较小的数据集。但我担心这可能无法扩展到更大的数据集。是否有使用 pyspark apis 实现相同目标的有效方法？
最佳答案
我的猜测是你想根据多个字段转置数据。
一种简单的方法是连接您将作为分组依据的目标字段，并使其成为成对 RDD 中的键。例如:
lines = sc.parallelize(['id1,pd1,t1,5.0', 'id2,pd2,t2,6.0', 'id1,pd1,t2,7.5', 'id1,pd1,t3,8.1'])
rdd = lines.map(lambda x: x.split(',')).map(lambda x: (x[0] + ', ' + x[1], x[3])).reduceByKey(lambda a, b: a + ', ' + b)
print rdd.collect()
然后你会得到转置后的结果。
[('id1, pd1', '5.0, 7.5, 8.1'), ('id2, pd2', '6.0')]
关于python - 如何在spark中按多个键分组？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29372792/
出于纯粹的兴趣，我很好奇如何按顺序创建PI，而不是在过程结果之后生成数字，而是让数字在过程本身生成时显示。如果是这种情况，那么数字可以自行产生，我可以对以前看到的数字实现垃圾收集，从而创建一个无限系列。结果只是在Pi系列之后每秒生成一个数字。这是我通过互联网筛选的结果:这是流行的计算机友好算法，类机器算法:defarccot(x,unity)xpow=unity/xn=1sign=1sum=0loopdoterm=xpow/nbreakifterm==0sum+=sign*(xpow/n)xpow/=x*xn+=2sign=-signendsumenddefcalc_pi(digits
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
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我正在使用的第三方API的文档状态:"[O]urAPIonlyacceptspaddedBase64encodedstrings."什么是“填充的Base64编码字符串”以及如何在Ruby中生成它们。下面的代码是我第一次尝试创建转换为Base64的JSON格式数据。xa=Base64.encode64(a.to_json) 最佳答案 他们说的padding其实就是Base64本身的一部分。它是末尾的“=”和“==”。Base64将3个字节的数据包编码为4个编码字符。所以如果你的输入数据有长度n和n%3=1=>"=="末尾用于填充n%
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