问题场景 有两个RDD的数据集A和B（暂且分别称为新、老RDD）以及一组关于这两个RDD数据的映射关系，如下图所示： 以及A和B的各元素映射关系的RDD，如下图所示： 上述映射关系，代表元素...以第一列所组成的元素作为关键字，第二列作为值的集合。现要求映射对，使得在该映射关系下，B的值集合可以覆盖A的值几何的元素。如上结果应该为：（b, d）。...因为A中以b为键的集合为B中以d为键的值集合的子集。 受到单机编程的思维定势，使用HashMap实现，虽然可以运行，但是太慢啦啦，所以改用另一种思路，可以充分利用分布式的优点。...val data = sc.textFile("/user/wuzhongqiang/clean_data/baidubaike_source.20180801/").cache() //1.以左边的为...属性可以完全覆盖旧的url属性， 即 oldAttrSet与newAttrSet的差集为空 if(subtractSet.isEmpty) (item._1, item._2._1._
浮点数表示 在计算机系统理论中，浮点数采用 IEEE 754 标准表示，编码方式是符号+阶码+尾数，如图： ?...当十进制数值转换为二进制科学表达式后，得到的尾数位数是有可能很长甚至是无限长。所以当使用浮点格式来存储数字的时候，实际存储的尾数是被截取或执行舍入后的近似值。...这就解释了浮点数计算不准确的问题，因为近似值和原值是有差异的。 1. == 操作符 比较两个浮点数，一个从零开始加 11 次 0.1，另一个用 0.1 乘以 11 计算。...然后用 == 比较大小。 private void compareByOperator
导读 深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。...与Flink一样，Spark具有容错性、可扩展性并提供高性能数据处理。Spark的多功能性使其适用于广泛的应用程序和行业。...Spark 还拥有完善的库，例如用于机器学习的 MLlib、用于图形处理的GraphX和用于处理实时数据的Spark Streaming。...处理速度： Flink擅长低延迟、高吞吐量的流处理，而Spark以快速的批处理能力着称。这两个框架都可以快速处理大量数据，Flink专注于实时分析，而Spark则迎合批量数据处理任务。...资源管理：Flink和Spark可以根据工作负载需求动态分配和释放资源，从而有效地管理资源。这使得两个框架都可以水平扩展，在分布式环境中处理跨多个节点的大规模数据处理任务。
有两个RDD，分别是RDDA[Ka, Va] 和 RDDB[Kb, Vb]，数据量都比较大，在做join操作的时候，可以看出，shuffle read 有严重的数据倾斜现象，导致拖慢了整个 job 的速度...---- 其实从上述问题中，可以看出来，index=0 的 task 必然有问题，如果不熟悉自己的数据分布的话，很容易误以为自己的数据分布是均匀的，所以建议打印出来前十个 key 出来看看。...否则就可能出现必须加大 executor 的内存量，不然某个 task 所在的 executor 有可能因为数据太多，内存撑爆导致 OOM，加大了内存，又导致内存浪费，所以正确的做法，是先了解自己数据的基本面...，再去写业务代码的逻辑。
Kafka 的实时应用中，我们通常使用以下两个 API 来获取最初的 DStream（这里不关心这两个 API 的重载）: KafkaUtils#createDirectStream 及 KafkaUtils...#createStream 这两个 API 除了要传入的参数不同外，接收 kafka 数据的节点、拉取数据的时机也完全不同。...我们在文章揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入分析过 继承ReceiverInputDStream的类需要重载 getReceiver 函数以提供用于接收数据的...揭开Spark Streaming神秘面纱②-ReceiverTracker 与数据导入一文中详细地介绍了 receiver 是如何被分发启动的 receiver 接受数据后数据的流转过程 并在 揭开...Spark Streaming神秘面纱③ - 动态生成 job 一文中详细介绍了 receiver 接受的数据存储为 block 后，如何将 blocks 作为 RDD 的输入数据 动态生成 job 以上两篇文章并没有具体介绍
目的 在Excel中，经常会碰到比较两个列表的问题，以查看列表中不同的项目。...实现 下面的VBA用户自定义函数（UDF）——IsInList2调用了6个方法： 1.对LookIn列表进行排序并使用二分搜索来比较LookFor列表中的项目 2.在LookIn列表中使用线性搜索LookFor...列表中的每个项目 3.创建一个包含LookIn列表的集合，并检查其每个项目是否在LookFor列表中 4.创建一个包含LookIn列表的字典，并检查其每个项目是否在LookFor列表中 5.使用已排序的...为简单起见，该函数假设两个列表都是至少包含2个项目的区域，因此，第一个任务是从区域中获取值到变体数组。然后，创建的输出数组为调用单元格和LookFor列表的较小者。...接着，如果完全匹配，则数据被排序，添加到集合或字典。随后，该函数使用适当的过程方法遍历LookFor列表，并将结果存储到输出数组中。
ex2.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression % % In...
Hi，我是小萝卜算子 大家对简单数据类型的比较都很清楚，但是针对array、map、struct这些复杂类型，spark sql是否支持比较呢？都是怎么比较的？我们该怎么利用呢？...先给出一个结论：spark sql支持array、struct类型的比较，但不支持map类型的比较（Hive也是如此）。 那是怎么比较的呢？...先来看一下sparksql支持的数据类型 数字类型 TimestampType：代表包含字段年，月，日，时，分，秒的值 DateType：代表包含字段年，月，日的值 ByteType：代表一个字节的整数...范围是-9223372036854775808到9223372036854775807 FloatType：代表4字节的单精度浮点数 DoubleType：代表8字节的双精度浮点数 DecimalType...） 3、比较同位置元素时，会依据数据类型调用相应类型（AtomicType、ArrayType、StructType-->Struct套Struct的情况）的比较方法 class InterpretedOrdering
Hadoop、Spark和Flink是三个备受关注的大数据处理框架，本文将深入比较它们的优缺点，并为读者提供在不同场景下的选择建议。...1.3 Hadoop的适用场景适用于需要稳定批处理的大规模数据处理场景，如离线数据分析。...第二步：Spark的特点与适用场景2.1 Spark简介Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。...相对年轻： 相对于Hadoop，Spark相对年轻，生态系统相对较小。2.3 Spark的适用场景适用于需要高性能批处理、交互式查询以及流处理的场景，如数据仓库和实时数据处理。...3.3 Flink的适用场景适用于对实时性要求较高，需要流处理能力的场景，如实时数据分析和监控。第四步：如何选择？4.1 数据处理类型批处理： Hadoop适用于稳定的大规模批处理。
浮点数之间的等值判断，基本数据类型不能用==来比较，包装数据类型不能用equals来判断。 说明：浮点数采用“尾数+阶码”的编码方式，类似于科学计数法的“有效数字+指数”的表示方式。...二进制无法精确表示大部分的十进制小数，具体原理参考《码出高效》。...反例： float a =1.0f-0.9f; float b =0.9f-0.8f; if(a == b){ // 预期进入此代码快，执行其它业务逻辑 // 但事实上a==b的结果为false...false } 正例： (1) 指定一个误差范围，两个浮点数的差值在此范围之内，则认为是相等的。...float diff =1e-6f; if(Math.abs(a -b)<diff){ System.out.println("true"); } (2) 使用BigDecimal来定义值，再进行浮点数的运算操作
遗憾地是，尽管不同智能体轨迹之间的泛化对协作任务的整体可行性至关重要，但现有的数据集在它们捕获协作轨迹的规模和变化方面是有限的。...为了帮助将研究社区的贡献与真实的多主体协调SLAM问题结合起来，我们提供了S3E，这是一个由无人地面车辆车队沿着四个设计好的协作轨迹范式，捕获的新型大规模多模态数据集。...S3E由7个室外和5个室内场景组成，每个场景都超过200秒，由同步和校准良好的高质量立体摄像机、激光雷达和高频IMU数据组成。...至关重要的是，我们在数据集大小、场景可变性和复杂性方面的尝试超过了之前的努力。它的平均记录时间是EuRoC数据集的4倍。我们还提供了细致的数据集分析，以及协作SLAM和单一对应的基线。...主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有。
此外，“John Snow实验室NLP包含了大量高效的自然语言理解工具，用于文本挖掘、问答、聊天机器人、事实提取、主题建模或搜索，这些任务在规模上运行取得了迄今还没有的性能。”...一个大的并行框架是tensorframe，它极大地提高了在Spark数据帧上运行TensorFlow工作流的性能。这张照片来自于Tim Hunter的tensorframe概述: ?...使用CoreNLP可以消除对另一个进程的复制，但是仍然需要从数据帧中复制所有的文本并将结果复制回来。 因此，我们的第一项业务是直接对优化的数据框架进行分析，就像Spark ML已经做的那样： ?...它们运行在数据框架上，不需要任何数据的复制(不像Spark-corenlp)，可以享受Spark在内存中的优化、并行和分布式扩展。...最重要的是，这意味着你的NLP和ML管道现在已经统一了。上面的代码示例是比较典型的，在某种意义上，它不是“只是”NLP管道——NLP被用于生成用于训练决策树的特征，这是典型的问答任务。
内容： 单元测试； 断言机制； 浮点数精度。 1、断言函数 单元测试通常使用断言函数作为测试的组成部分。...在进行数值计算时，我们经常遇到比较两个近似相等的浮点数这样的基本问题。整数之间的比较很简单，但浮点数却非如此，这是由于计算机对浮点数的表示本身就是不精确的。...numpy.testing包中有很多实用的工具函数考虑了浮点数比较的问题，可以测试前提是否成立。 ...使用finfo函数确定机器精度： eps = np.finfo(float).eps print "EPS", eps # (2) 使用assert_array_almost_equal_nulp函数比较两个近似相等的浮点数...Python中有用于单元测试的PyUnit API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）。
需要注意的一件重要的事情是，除了基于编程数据的处理功能之外，Spark还有两个显著的特性。一种是，Spark附带了SQL作为定义查询的替代方式，另一种是用于机器学习的Spark MLlib。...这两个主题都超出了本文的范围，但如果考虑将PySpark作为更大数据集的panda和scikit-learn的替代方案，那么应该考虑到这两个主题。...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...现在，还可以轻松地定义一个可以处理复杂Spark数据帧的toPandas。...作为输入列，传递了来自 complex_dtypes_to_json 函数的输出 ct_cols，并且由于没有更改 UDF 中数据帧的形状，因此将其用于输出 cols_out。
Spark编程指南 译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。...概述 从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群上运行各种并行操作。...Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集（RDD），这是一个包含诸多元素、被划分到不同节点上进行并行处理的数据集合。...AccumulatorParam的接口提供了两个方法：zero'用于为你的数据类型提供零值；'addInPlace'用于计算两个值得和。...单元测试 Spark对单元测试是友好的，可以与任何流行的单元测试框架相容。
例如： 点绘制方式仅需要一个单独的顶点，此方式下每个顶点为一个图元。 线绘制方式需要两个顶点，此方式下每两个顶点构成一个图元。...1.1.7 深度测试和模板测试 深度测试：将输入片元的深度值与帧缓冲区中存储的对应位置的片元的深度进行比较，若输入片元的深度值小则将输入片元送入下一阶段准备覆盖帧缓冲区中的原片元，或者与原片元混合。...1.1.8 帧缓冲 物体预先在帧缓冲区中进行绘制，每绘制完一帧再将绘制完的结果交换到屏幕上。因此每次绘制新的一帧时需要清除缓冲区中的相关数据，否则有可能产生不正确的绘制效果。...ivec4 包含4个浮点数的向量 vec3 包含3个浮点数的向量 bvec2 包含2个布尔值的向量 vec4 包含4个浮点数的向量 bvec3 包含3个布尔值的向量 ivec2 包含2个整数的向量 bvec4...3*4, //一个顶点的数据尺寸（每个浮点数4字节，共3*4字节） mVertexBuffer //存放了数据的缓冲区 ); //启用顶点位置数据 GLES20
Spark 任务提交流程 2.spark-submit命令提交程序后，driver和application也会向Master注册信息 3.创建SparkContext对象：主要的对象包含DAGScheduler...spark.reducer.maxSizeInFlight 默认值：48m 参数说明：该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据...实现map的线程同步方法 实现同步机制有两个方法： 1、同步代码块： synchronized(同一个数据){} 同一个数据：就是N条线程同时访问一个数据。...Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度Kafak采用了两个技术，顺序写入和MMFile。...这个特性使Spark 非常适合涉及大量迭代的算法，这些算法需要多次遍历相同数据集， 也适用于反应式（reactive）应用，这些应用需要扫描大量内存数据并快速响应用户的查询。
据我们所知没有单一的数据库能够高性能满足这两个要求，因此数据团队倾向于将用于训练和批量推理的数据保留在数据湖中，而 ML工程师更倾向于构建微服务以将微服务中的特征工程逻辑复制到在线应用程序中。...HSFS 将两个存储系统抽象出来，提供透明的 Dataframe API（Spark、Spark Structured Streaming、Pandas）用于在线和离线存储的写入和读取。...我们将在以下部分详细介绍其中的每一部分，并提供一些用于定量比较的基准。 3. RonDB：在线特征存储，文件系统和元数据的基础 Hopsworks 是围绕分布式横向扩展元数据从头开始构建的。...如果您有现有的 ETL 或 ELT 管道，它们生成包含特征的数据帧，您可以通过简单地获取对其特征组对象的引用并使用您的数据帧作为参数调用 .insert() 来将该数据帧写入特征存储 ....但是也可以通过将批次写入 Spark 结构化流应用程序中的数据帧来连续更新特征组对象。
├── fe-core // FE 模块主代码 ├── pom.xml ├── README └── spark-dpp // Spark Load 所依赖的 Spark 导入程序代码 fe-core...├── analysis // 包含所有SQL语法的java实例类 ├── backup // 备份恢复操作相关的代码 ├── blockrule // SQL 黑名单相关代码 ├─...─ catalog // 包含元数据操作的主类和各种数据库、表、分区的元数据实例类 ├── clone // 数据副本修复和均衡相关的代码 ├── cluster // 已废弃...端插件管理相关代码 ├── qe // 用于处理各类SQL请求相关的代码。...// CMake 编译文件 ├── src // 主代码目录 ├── test // 单元测试 主代码目录包含： ├── agent
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
