Apache Spark - Scala -如何FlatMap (k，{v1，v2，v3，...}) to ((k，v1)，(k，v2)，(k，v3)，...) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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spark算子

V1、 V2、 V3 在一个集合作为 RDD 的一个数据项，可能存储为数组或其他容器，转换为V’1、 V’2、 V’3 后，将原来的数组或容器结合拆散，拆散的数据形成为 RDD 中的数据项。...该图表示含有V1、 V2、 V3的分区通过函数glom形成一数组Array[（V1），（V2），（V3）]。...例如 V1 和 V2 合并为 V， Value 为 V1,V2。形成 V,Seq(V1,V2)。...例如，过滤掉 V2 和 V3 保留了 V1，为区分命名为 V’1。图 8 filter 算子对 RDD 转换（9）distinct distinct将RDD中的元素进行去重操作。...数据最初全部存储在磁盘，通过 persist(MEMORY_AND_DISK) 将数据缓存到内存，但是有的分区无法容纳在内存，将含有 V1、 V2、 V3 的RDD存储到磁盘，将含有U1，U2的RDD仍旧存储在内存

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【技术分享】快速迭代聚类

3 快速迭代算法的源码实现在spark中，文件org.apache.spark.mllib.clustering.PowerIterationClustering实现了快速迭代算法。...import org.apache.spark.mllib.clustering....假设有v1,v2,v3,v4四个点，它们之间的关系如下图所示，并且假设点与点之间的相似度均设为1。 3.png 通过该图，我们可以得到相似度矩阵A和度矩阵D，他们分别如下所示。...4.png 通过mapTriplets的计算，我们可以得到从点v1到v2,v3,v4的边的权重分别为1/3,1/3,1/3;从点v2到v1,v3,v4的权重分别为1/3,1/3,1/3;从点v3到...v1,v2的权重分别为1/2,1/2;从点v4到v1,v2的权重分别为1/2,1/2。

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3.2 弹性分布式数据集

V1、V2、V3在一个集合作为RDD的一个数据项，转换为V’1、V’2、V’3后，将结合拆散，形成为RDD中的数据项。...该图表示含有V1、V2、V3的分区通过函数glom形成一个数组Array[(V1),(V2),(V3)]。...例如，V1，V2合并为一个Key-Value对，其中key为“V”，Value为“V1,V2”，形成V,Seq(V1,V2)。...例如，过滤掉V2、V3保留了V1，将区分命名为V1'。 [插图] 图3-11 filter算子对RDD转换（2）distinct distinct将RDD中的元素进行去重操作。...数据最初全部存储在磁盘，通过persist(MEMORY_AND_DISK)将数据缓存到内存，但是有的分区无法容纳在内存，例如：图3-18中将含有V1,V2,V3的RDD存储到磁盘，将含有U1，U2的RDD

1.1K10 0

spark计算操作整理

两个数据集: (K, V1), (K, V2). 合并后的数据集: (K, (V1, V2)) cogroup, groupWith 针对 (K, V)数据集的合并....两个函数作用相同数据集1内容: (K1, V1), (K2, V2), (K1, V3)数据集2内容: (K1, V4)合并后的内容: (K1, ([V1, V3], [V4] ) ), (K2, (...[V2], []) ) fullOuterJoin 针对(K, V)数据集....返回合并后的元素序列, 若其中一个数据集没有, 用 None 占位数据集1内容: (K1, V1)数据集2内容: (K1, V2), (K2, V3)结果: (K1, (V1, V2)), (K2, (...None, V3)) leftOuterJoin 针对(K, V)数据集, 执行左侧外连接.

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深入机器学习系列之：快速迭代聚类

谱聚类算法的一般过程如下： 1、输入待聚类的数据点集以及聚类数k； 2、根据相似性度量构造数据点集的拉普拉斯矩阵L； 3、选取L的前k个（默认从小到大,这里的k和聚类数可以不一样）特征值和特征向量，构造特征向量空间...谱聚类算法和传统的聚类方法（例如K-means）比起来有不少优点： ·和K-medoids类似，谱聚类只需要数据之间的相似度矩阵就可以了，而不必像K-means那样要求数据必须是N维欧氏空间中的向量。...3 快速迭代算法的源码实现在spark中，文件org.apache.spark.mllib.clustering.PowerIterationClustering实现了快速迭代算法。...通过mapTriplets的计算，我们可以得到从点v1到v2,v3,v4的边的权重分别为1/3,1/3,1/3;从点v2到v1,v3,v4的权重分别为1/3,1/3,1/3;从点v3到v1,v2的权重分别为...1/2,1/2;从点v4到v1,v2的权重分别为1/2,1/2。

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最短路径-Floyd算法的matlab实现.md「建议收藏」

V3可以经由V1中转，那么这个时候判断一下中转前和中转后的距离大小，将最小距离留存下来如： V3->V1 = 7 不变 V3->V2 = inf，经由V1中转之后V3->V1->V2 = 9, 于是V3...V2中转，于是： V1->V2 = 2 V1->V3 = 6,经由V2中转之后V1->V2->V3 = 5, 于是V1到V3的最短距离变化为5，更新路由矩阵R(1,3) = R(1,2) = 2 V1-...>V4 = 4 V2->V1 = inf V2->V3 = 3 V2->V4 = inf V3->V1 = 7 V3->V2 = 9 V3->V4 = 1 V4->V1 = 5 V4->V2 = 7 V4...-> V1 V1 -> V2 V1 -> V2 -> V3 V1 -> V4 V2 -> V3 -> V4 -> V1 V2 -> V2 V2 -> V3 V2 -> V3 -> V4...V3 -> V4 -> V1 V3 -> V4 -> V1 -> V2 V3 -> V3 V3 -> V4 V4 -> V1 V4 -> V1 -> V2 V4 -> V1 -> V2 -

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机器学习系列--kmeans分类算法

代码 spark2 Scala2.11 1.原生sparkcore object KmeansTest { val k=2 //类个数 val dim=2 //数据集维度 ...,v2) => vectorAdd(v1,v2)),pointsInThisCluster.length) case None => oldCenter ...){ distance += (v1(i) - v2(i)) * (v1(i) - v2(i)) } distance = math.sqrt...:Vector[Double],v2:Vector[Double]):Vector[Double] = { var v3 = v1 for(i <- v1.indices...){ v3 = v3.updated(i,v1(i) + v2(i)) } v3 } //---------------

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Redis散列与有序集合

h1 v1 h2 v2 h3 v3 OK HMGET HMGET可以批量返回key指定的哈希集中指定字段的值，如下： 127.0.0.1:6379> HMGET k2 h1 h2 h3 1) "v1"...1) "v1" 2) "v2" 3) "v3" 127.0.0.1:6379> HDEL k2 h1 (integer) 1 127.0.0.1:6379> HMGET k2 h1 h2 h3 1) (...一起返回： 127.0.0.1:6379> ZRANGE k1 0 3 1) "v1" 2) "v2" 3) "v3" 4) "v4" 127.0.0.1:6379> ZRANGE k1 0 3 withscores...如下： 127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE k1 60 80 1) "v1" 2) "v2" 3) "v3" 127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE k1 60...80 withscores 1) "v1" 2) "60" 3) "v2" 4) "70" 5) "v3" 6) "80" 127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE k1 (60 80

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详解BFS，Dijkstra算法，Floyd算法是如何解决最短路径问题的

——每对顶点之间的最短路径如下图,BFS算法是如何实现最短路径问题的呢？...，v0是0，确定了，在v1,v2,v3,v4中找最短的是v4的5，然后从经过v4开始到v1的最短路径变为8，到v2的最短路径变为14，到v3的最短路径值改为7....第三次循环在v1和v2中，发现v1的dist值最少，将v1的final值改为true，经过v1的v2最短路径长度为9，修改为9，同时修改path的值。...path[ i][j]=k; //中转点 } } } } 那么假如实现完成如何去找一个完整的路径呢首先 v0 到...v2 v3 v4 最后再找，只有v2 和v3之间有个中转点，中转点为v1 所以 v0 v2 v3 v1 v4 最后Floyd算法可以实现负权图，不能实现带负权值的组成的回路

2.1K2 0

【数据结构与算法】图

= new Vertex("v1"); Vertex v2 = new Vertex("v2"); Vertex v3 = new Vertex("v3");...-> v2 最短距离2 v1 -> v3 最短距离1 v1 -> v4 最短距离2 事实应当是 v1 -> v2 最短距离2 v1 -> v3 最短距离0 v1 -> v4 最短距离1 Bellman-Ford...v3 ∞ ∞ 0 2 v4 ∞ -1 ∞ 0 k=0 借助v1到达其它顶点 v1 v2...v4 ∞ -1 ∞ 0 k=1 借助v2到达其它顶点 v1 v2 v3 v4 v1 0...k=2 借助v3到达其它顶点 v1 v2 v3 v4 v1 0 ∞ -2 0

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Redis列表与集合

如下： 127.0.0.1:6379> LRANGE k1 0 -1 1) "v3" 2) "v2" 3) "v1" RPUSH RPUSH与LPUSH的功能基本一致，不同的是RPUSH的中的value...如下： 127.0.0.1:6379> LRANGE k1 0 -1 1) "v3" 2) "v2" 3) "v1" 127.0.0.1:6379> LTRIM k1 0 1 OK 127.0.0.1:...6379> LRANGE k1 0 -1 1) "v3" 2) "v2" BLPOP BLPOP是阻塞式列表的弹出原语。...如下： 127.0.0.1:6379> SADD k1 v1 v2 v3 v4 (integer) 4 SREM SREM命令可以在key集合中移除指定的元素，如果指定的元素不是key集合中的元素则忽略...，如下： 127.0.0.1:6379> SDIFF k1 k2 1) "v4" 2) "v3" k1中的元素是v3、v4，k2中的元素是v1，差集就是v3、v4.

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redis学习(十)

127.0.0.1:6666> multi OK 127.0.0.1:6666> set k1 v1 QUEUED 127.0.0.1:6666> set k2 v2 QUEUED 127.0.0.1...:6666> get k2 QUEUED 127.0.0.1:6666> set k3 v3 QUEUED 127.0.0.1:6666> exec 1) OK 2) OK 3) "v2" 4) OK...OK 127.0.0.1:6666> set k1 v1 QUEUED 127.0.0.1:6666> set k2 v2 QUEUED 127.0.0.1:6666> set k4 v4 QUEUED...QUEUED 127.0.0.1:6666> set k2 v2 QUEUED 127.0.0.1:6666> set k3 v3 QUEUED 127.0.0.1:6666> get k3 QUEUED...2) OK 3) OK 4) "v3" 127.0.0.1:6666> mget k2 k3 1) "v2" 2) "v3"

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2021年大数据Hadoop（十七）：MapReduce编程规范及示例编写

和V1）。...2、自定义map方法，每一个键值对调用一次map方法，将第一步的K1和V1结果转换成另外的 Key-Value（K2和V2）对, 输出结果。...编写reduce方法，在此方法中将K2和[V2]进行处理，转换成新的key、value(K3和V3)输出，并把reduce的输出保存到文件中。...转为K2和V2 将生成的K2和V2写入上下文中 Reducer 自定义类继承Reducer类重写Reducer中的reduce方法，在该方法中将K2和[V2]转为K3和V3 将K3和V3写入上下文中...、V2类型指定自定义分区类（如果有的话）指定自定义Combiner类（如果有的话）指定自定义分组类（如果有的话）指定自定义的Reducer类和K3、V3的数据类型指定输出方式类和结果输出路径

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【Apache Doris】周FAQ集锦：第 6 期

SQL问题 Q1 doris 如何中断一个查询？ A1 如下： 1....A2 可以设置为current_timestamp，例如： k1 TINYINT, k2 DECIMAL(10,2) DEFAULT "10.5", k4 BIGINT NULL DEFAULT "1000..." COMMENT "This is column k4", v1 VARCHAR(10) REPLACE NOT NULL, v2 BITMAP BITMAP_UNION, v3 HLL HLL_UNION...A1 如下： -- 必须同时指定 catalog 和 db jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/my_catalog.my_db_name Q2 doris 如何类似 spark ml...A2 可基于 spark-doris-connector 将数据查出来再进行spark ml spark-doris-connector 内容可以查阅： https://doris.apache.org

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Redis五种数据类型详细用法

//同时设置多个key的值,k1的值为v1，k2的值为v2 mset k1 v1 k2 v2 //同时获取k1,k2的值 mget k1 k2 //将k1的值加1 incr k1 //将k1的值加上3...//将v1，v2，v3添加到列表k1 LPUSH k1 v1 v2 v3 //获取列表k1中索引为1的值，索引从0算起 LINDEX k1 1 //获取列表k1的元素个数 LLEN k1 //移除并获取...h_k1 k2 v2 k3 v3 //同时获取h_k1中k2，k3的值 HMGET h_k1 k2 k3 //获取h_k1中的所有键对值 HGETALL h_k1 //获取h_k1中的键对值数量 HLEN...//往s_k1集合中添加v1，v2，v3，v4 SADD s_k1 v1 v2 v3 v4 //获取s_k1集合成员数量 SCARD s_k //获取s_k1中的所有成员 SMEMBERS s_k1 /...六、zset（有序集合） //给z_k1添加三个元素v1、v2、v3，分值分别是1、2、3 ZADD z_k1 1 v1 2 v2 3 v3 //获取z_k1的元素个数 ZCARD z_k1 //获取分值为

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【Python3】基本数据类型-元祖（

':'v1','k2':'v2'} v = dic.get('k1') print(v) clear 清空 dic = {'k1':'v1','k2':'v2'} v = dic.clear() print...(dic) copy 拷贝（浅拷贝） dic = {'k1':'v1','k2':'v2'} v = dic.copy() print(dic) pop 删除并获取对应的value值 dic = {'k1...':'v1','k2':'v2'} v = dic.pop('k1') print(dic) print(v) popitem 随机删除键值对，并获取到删除的键值 dic = {'k1':'v1','k2...':'v2'} v = dic.popitem() print(v) print(dic) setdefault 增加，如果key值存在则不操作 dic = {'k1':'v1','k2':'v2'}...dic.setdefault('k3','v3') print(dic) update 批量增加或修改 dic = {'k1':'v1','k2':'v2'} dic.update({'k3':'v3'

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数据结构最小生成树之Prim算法

来模仿一下Prim的操作流程：（1）初始化U=｛v0｝，TE=Ø （2）U=｛v0，v2｝，TE=｛（v0，v2）｝（3）U=｛v0，v2，v5｝，TE=｛（v0，v2），（v2...，v5）｝（4）U=｛v0，v2，v5，v3｝，TE=｛（v0，v2），（v2，v5），（v5，v3）｝（5）U=｛v0，v2，v5，v3，v1｝，TE=｛（v0，v2），（v2...，v5），（v5，v3），（v2，v1）｝（6）U=｛v0，v2，v5，v3，v1，v4｝，TE=｛（v0，v2），（v2，v5），（v5，v3），（v2，v1），（v2，v4）｝...=0&&g.W(k,v)<closedge[v].lowcost) { closedge[v].lowcost=g.W(k,v); closedge[v].adjvex=k; } } }...0;k<e;k++)m.InsertEdge(b[k].from,b[k].end,b[k].power); //插入所有边,将邻接矩阵赋值 Prim(m,0); return 0; }

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Python -- dict 类

'v2', 'k4': 'v4', 'k3': 'v3', 'k1': 'v1'} >>> test.popitem() ('k2', 'v2') >>> test.popitem() ('k4...none，也可以添加指定值； >>> test {'k2': 'v2', 'k4': 'v4', 'k3': 'v3...': 'v4', 'k3': 'v3', 'k5': None, 'k1': 'v1'} >>> test.setdefault('k6',['k6']) ['k6'] >>> test {'k2...': 'v2', 'k4': 'v4', 'k5': None, 'k1': 'v1', 'k6': ['k6'], 'k3': 'v3'} def update(self, E=None, *...'k2': 'v2', 'k1': 'v1'} >>> test.values() dict_values(['v2', 'v1'])

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1.4　弹性分布式数据集

V1、V2、V3在一个集合作为RDD的一个数据项，可能存储为数组或其他容器，转换为V'1、V'2、V'3后，将原来的数组或容器结合拆散，拆散的数据形成为RDD中的数据项。...例如V1和V2合并为V，Value为V1，V2。形成V，Seq（V1，V2）。...例如，过滤掉V2和V3保留了V1，为区分命名为V'1。（8）sample sample将RDD这个集合内的元素进行采样，获取所有元素的子集。...数据最初全部存储在磁盘，通过persist（MEMORY_AND_DISK）将数据缓存到内存，但是有的分区无法容纳在内存，将含有V1、V2、V3的分区存储到磁盘。...相信读者已经想了解如何开发Spark程序，接下来将就Spark的开发环境配置进行阐述。

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SparkSQL真的不支持存储NullType类型数据到Parquet吗?

虽然在Stack OverFlow上找到了类似的问题，但没有具体阐明到底是什么原因导致了这种问题以及如何解决？ 1....场景模拟 1）通过函数str_to_map/map生成map类型的字段，然后进行union操作 select 1 id, str_to_map("k1:v1,k2:v2") map union select...2 id, map("k1","v1","k2","v2") map 2）报错信息 org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot have map type...:v1,k2:v2, ,, :) AS map#117] : +- OneRowRelation +- Project [2 AS id#118, map(k1, v1, k2, v2)...(CheckAnalysis.scala:42) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer.failAnalysis(Analyzer.scala

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