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问与答81： 如何求一组数据中满足多个条件的最大值？

Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...在单元格F13中输入数组公式： =MAX(IF((参数3=D13)*(参数4=E13),参数5,0)) 记得按Ctrl+Shift+Enter组合键完成输入。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。

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键值对操作

键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等)。 1....Spark 有一组类似的操作,可以组合具有相同键的值。这些操作返回 RDD,因此它们是转化操作而不是行动操作。...在执行聚合或分组操作时,可以要求 Spark 使用给定的分区数。聚合分组操作中，大多数操作符都能接收第二个参数,这个参数用来指定分组结果或聚合结果的RDD 的分区数。...userData 时 调 用 了 partitionBy() ,Spark 就 知 道 了 该 RDD 是 根 据 键 的 哈 希 值 来 分区的,这样在调用 join()时,Spark 就会利用到这一点...（3）影响分区方式的操作 Spark 内部知道各操作会如何影响分区方式,并将会对数据进行分区的操作的结果 RDD 自动设置为对应的分区器。

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scala快速入门系列【函数式编程】

scala可以自动来推断出来集合中每个元素参数的类型 创建函数时，可以省略其参数列表的类型 示例 有一个列表，包含以下元素1,2,3,4，请使用foreach方法遍历打印每个元素 使用类型推断简化函数定义...如果方法参数是函数，如果出现了下划线，scala编译器会自动将代码封装到一个函数中 参数列表也是由scala编译器自动处理 ---- 映射|map 集合的映射操作是将来在编写Spark/Flink...sqoop storm” 获取到文本行中的每一个单词，并将每一个单词都放到列表中 思路分析 ?...排序 在scala集合中，可以使用以下几种方式来进行排序。...放在一组中 返回值 Map[K,List[A]] 返回一个映射，K为分组字段，List为这个分组字段对应的一组数据 groupBy执行过程分析 ?

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在美国国会图书馆标题表的SKOS上运行Apache Spark GraphX算法

[w356ahsfu2.png] 上个月，在Apache Spark和SPARQL中; RDF Graphs和GraphX(这篇文章中)，我描述了Apache Spark如何作为一个更有效地进行MapReduce...我还描述了Spark的GraphX库如何让您在图形数据结构上进行这种计算，以及我如何获得一些使用RDF数据的想法。我的目标是在GraphX数据上使用RDF技术，或者，以演示(他们彼此)如何互相帮助。...，但尽管我也使用Scala，但我的主要关注点是在Spark GraphX数据结构中存储RDF，特别是在Scala中。...在GraphX图中存储RDF的第一步显然是将谓词存储在边RDD，并将顶点RDD中的主体和资源对象以及文字属性作为这些RDD中的额外信息，如（名称，角色)对和Spark网站的Example Property...每个条目存储表示具有该属性的资源的顶点的长整数，一个表示属性（在顶点RDD中分配给该属性的整数）的长整数，以及表示属性值的字符串。

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Spark之【RDD编程】详细讲解(No2)——《Transformation转换算子》

2.需求：创建一个RDD，使每个元素*2组成新的RDD 1）创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD...，按照传入函数的返回值进行分组。...对的RDD中，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给...（2）seqOp: 函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value （3）combOp：函数用于合并每个分区中的结果。...at :26 2）将相同key对应的值相加，同时记录该key出现的次数，放入一个二元组 scala> val combine = input.combineByKey((_,1),(

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Spark Core快速入门系列(3) | ＜Transformation＞转换算子

Value类型 1 map(func) 1.作用:   返回一个新的 RDD, 该 RDD 是由原 RDD 的每个元素经过函数转换后的值而组成. 就是对 RDD 中的数据做转换. ? 2....作用   按照func的返回值进行分组.   func返回值作为 key, 对应的值放入一个迭代器中....返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成。 2. 案例：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。...参数描述: zeroValue：给每一个分区中的每一个key一个初始值； seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value； combOp：函数用于合并每个分区中的结果。 3....= ParallelCollectionRDD[52] at parallelize at :26 // 2.将相同key对应的值相加，同时记录该key出现的次数，放入一个二元组

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干货分享 | 史上最全Spark高级RDD函数讲解

countByKey 可以计算每个key对应的数据项的数量，并将结果写入到本地Map中，你还可以近似的执行操作，在Scala 中指定超时时间和置信度。...这种方法更稳定，因为reduce发生在每个分组，并且不需要执行所有内容放在内存中。此外此操作不会导致shuffle过程,在执行最后到reduce之前所有任务都在每个工作节点单独执行。...GoGroups在scala中允许将三个key-value RDD一起分组，在Python 中允许将两个key-value RDD 一起分组。.../data/all") val rdd=df.coalesce(10).rdd Spark有两个内置的分区器，你可以在RDD API中调用，他们适用于离散值划分的HashPartitioner...Spark为Twitter chill库中AllScalaRegistrar函数的许多常用核心Scala类自动使用了Kryo序列化。

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查询时间降低60%！Apache Hudi数据布局黑科技了解下

用户可以将该配置设置为0以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被"填充"到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。...•根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。每个组的数据大小应为targetFileSize的倍数。分组是计划中定义的"策略"的一部分。...•对于每个组使用strategyParams实例化适当的策略类（例如：sortColumns），然后应用该策略重写数据。...用户始终使用会话谓词查询数据，单个会话的数据会分布在多个数据文件中，因为数据摄取会根据到达时间对数据进行分组。...请注意查询计划的"扫描parquet"部分中的输出行数包括表中的所有2000W行。 ?

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在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。...解决问题的步骤如下： 从qualitative_bankruptcy.data.txt文件中读取数据 解析每一个qualitative值，并将其转换为double型数值。...在Spark的Scala Shell中粘贴以下import语句： import org.apache.spark.mllib.classification....每个LabeledPoint包含标签和值的向量。在我们的训练数据，标签或类别（破产或非破产）放在最后一列，数组下标0到6。这是我们使用的parts(6)。...filter()中，保留预测分类和所属分类不一致的元组。在Scala中_1和_2可以用来访问元组的第一个元素和第二个元素。

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大数据入门与实战-PySpark的使用教程

(PickleSerializer()) ) 接下来让我们看看如何使用PySpark运行一些基本操作,用以下代码创建存储一组单词的RDD（spark使用parallelize方法创建RDD），我们现在将对单词进行一些操作...在下面的示例中，我们在foreach中调用print函数，该函数打印RDD中的所有元素。...在下面的示例中，我们形成一个键值对，并将每个字符串映射为值1 # map.py from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "...在下面的示例中，我们从运算符导入add包并将其应用于'num'以执行简单的加法运算。...reduce.py: Adding all the elements -> 15 3.7 join(other, numPartitions = None) 它返回RDD，其中包含一对带有匹配键的元素以及该特定键的所有值

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Spark RDD编程指南

前言 在高层次上，每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序，该驱动程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。...默认情况下，当 Spark 在不同节点上并行运行一个函数作为一组任务时，它会将函数中使用的每个变量的副本发送到每个任务。 有时，需要在任务之间或在任务和驱动程序之间共享变量。...并行数据集合 通过在驱动程序（Scala Seq）中的现有集合上调用 SparkContext 的 parallelize 方法来创建并行化集合。 复制集合的元素以形成可以并行操作的分布式数据集。...如下图所示，一个命名的累加器（在此实例中为计数器）将显示在修改该累加器的阶段的 Web UI 中。 Spark 在“Tasks”表中显示由任务修改的每个累加器的值。...对于仅在操作内部执行的累加器更新，Spark 保证每个任务对累加器的更新只会应用一次，即重新启动的任务不会更新值。 在转换中，用户应注意，如果重新执行任务或作业阶段，每个任务的更新可能会应用多次。

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Apache Spark：大数据时代的终极解决方案

“懒惰运算”（Lazy evaluation）是Spark的另一个特征，引擎会延迟对任何表达式和操作的运算，直到另一个表达式需要该结果值，从而有助于Spark的速度。...每个Spark应用程序都有自己的可多线程的执行程序。数据需要存储在不同的Spark应用程序的外部存储中以便共享。Spark应用程序独立运行在由驱动程序中的SparkContext对象管理的一组集群上。...每个Spark应用程序都有自己的可执行多线程的执行程序。数据需要存储在不同的Spark应用程序的外部存储中以便共享。...每个Spark应用程序都有自己的可多线程运行执行程序。因此，为了方便共享，数据需要存储在不同的Spark应用程序的外部存储中。...(这是我第一个使用Spark的小字数计数程序。我将使用一个在Scala中制作的简单MapReduce程序来计算每个单词的频率。)

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Spark案例库V1.0版

表示每个单词出现一次 .map(word => word -> 1) // 按照单词分组，对组内执进行聚合reduce操作，求和 .reduceByKey((tmp, item) =>...表示每个单词出现一次 .map(word => word -> 1) // 按照单词分组，对组内执进行聚合reduce操作，求和 .reduceByKey((tmp, item) =>...在Spark 应用程序中，入口为：SparkContext，必须创建实例对象，加载数据和调度程序执行 val sc: SparkContext = { // 创建SparkConf对象，设置应用相关信息...在Spark 应用程序中，入口为：SparkContext，必须创建实例对象，加载数据和调度程序执行 val sc: SparkContext = { // 创建SparkConf对象，设置应用相关信息...在Spark 应用程序中，入口为：SparkContext，必须创建实例对象，加载数据和调度程序执行 val sc: SparkContext = { // 创建SparkConf对象，设置应用相关信息

1.1K30

在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。...解决问题的步骤如下： 从qualitative_bankruptcy.data.txt文件中读取数据 解析每一个qualitative值，并将其转换为double型数值。...在Spark的Scala Shell中粘贴以下import语句： import org.apache.spark.mllib.classification....对于data变量中的每一行数据，我们将做以下操作： 使用“，”拆分字符串，并获得一个向量，命名为parts 创建并返回一个LabeledPoint对象。每个LabeledPoint包含标签和值的向量。...filter()中，保留预测分类和所属分类不一致的元组。在 Scala中_1和_2可以用来访问元组的第一个元素和第二个元素。

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Spark Day05：Spark Core之Sougou日志分析、外部数据源和共享变量

2）、数据格式 访问时间\t用户ID\t[查询词]\t该URL在返回结果中的排名\t用户点击的顺序号\t用户点击的URL [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sRu202yb...mm:ss * @param userId 用户ID * @param queryWords 查询词 * @param resultRank 该URL在返回结果中的排名 * @param.../* 需求二、用户搜索次数统计 TODO： 统计每个用户对每个搜索词的点击次数，二维分组：先对用户分组，再对搜索词分组 SQL: SELECT user_id, query_words...可以通过调用sc.broadcast(v)创建一个广播变量，该广播变量的值封装在v变量中，可使用获取该变量value的方法进行访问。...创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到，在创建时应该尽量为其命名。 ​

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SparkSql的优化器-Catalyst

一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。...Catalyst会将规则分组，在达到稳定点之前会一直执行当前组的规则，fixed point的意思也就是在使用当前组的规则树不会再变化了。...它只需要12行代码来编写一个在SUM和AVG表达式中找到这样的小数的规则，并将它们转换为未缩放的64位长整型，然后将聚合后的结果类型转换回来。...我们使用Catalyst将表示SQL中的表达式的树转换为Scala代码的AST，以评估该表达式，然后编译并运行生成的代码。...此外，它们是高度可组合的，因为每个节点的代码生成规则不需要知道如何构建其子节点返回的树。最后，Scala编译器进一步优化了最终的代码，以防止Catalyst错过了表达式优化。

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