我是斯帕克的新手,我正在努力理解两个JavaRDD和JavaPairRDD之间的区别,以及如果我将JavaRDD转换为JavaPairRDD,这个操作会有多重?
JavaRDD<Tuple2<String, String>> myRdd // This is my JavaRDD
JavaPairRDD<String, String> pairRDD = JavaPairRDD.fromJavaRDD(myRdd);
有人能给出mapPartitionsWithIndex在Java中正确使用的例子吗?我已经找到了很多Scala示例,但是缺少Java示例。我的理解是,在使用此函数时,独立的分区将由不同的节点处理。
我收到以下错误
method mapPartitionsWithIndex in class JavaRDD<T> cannot be applied to given types;
JavaRDD<String> rdd = sc.textFile(filename).mapPartitionsWithIndex
required: Function2<
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD
import org.apache.spark.rdd.RDD
import scala.reflect.ClassTag
class TestRDD[T: ClassTag](rdd: RDD[T]) extends JavaRDD(rdd)
从控制台接受此语句。但是,在编译时会引发以下错误:
No ClassTag available for T
[error] class TestRDD[T: ClassTag](rdd: RDD[T]) extends JavaRDD(rdd)
[error]
火花在慢慢燃烧。我有3GB的数据总数(6个.csv文件)。3000万条记录。我尝试在弹性地图减少AWS集群(EMR)上运行简单的星火应用程序。但是表现很慢。
我需要对所有这3000万张记录做一些操作:-把它们分成4组。-对于每个组计算某种度量,请参见getTotalOps()方法
我测量了时间,我花了大约15分钟来运行这部分代码。我不指望这15分钟的时间从文件中读取数据并从文件中创建JavaRDD。
// Read data from 6 files and create one JavaRDD from those files:
JavaRDD<PurchasesDataOb
当我使用deeplearning4j并尝试在星火中训练一个模型时
public MultiLayerNetwork fit(JavaRDD<DataSet> trainingData)
fit()需要一个JavaRDD参数,我尝试这样构建
val totalDaset = csv.map(row => {
val features = Array(
row.getAs[String](0).toDouble, row.getAs[String](1).toDouble
)
val labels = Array(row
我试着使用新的TF国防军算法,它激发了1.1.0的报价。我正在用Java为MLLib编写我的工作,但我想不出如何使TFIDF实现工作。出于某种原因,只接受作为方法的输入,而不是简单向量。如何使用给定的类为我的LabledPoints?建模
注:文档行在格式标签中;文本。
到目前为止,我的代码如下:
// 1.) Load the documents
JavaRDD<String> data = sc.textFile("/home/johnny/data.data.new");
// 2.) Hash all d
我在试着使用spark graphx。在此之前,我想使用dataframe来排列顶点和边rdd。为此,我使用了JavaRdd map function.but,我得到了上面的错误。我尝试了各种方法来解决这个问题。我序列化了整个class.but,它没有work.and,我在一个类中实现了Function和Serializable类,并在map function.but中使用了它,它也没有提前work.please帮助我。
//add long unique id for vertex dataframe and get javaRdd
JavaRDD<Row> ff
这个问题是对我之前的一个问题的跟进。
在RDD上调用cache()时,RDD的状态是否发生了变化(并且返回的RDD只是this,以便于使用),还是创建了一个新的RDD --包装了现有的RDD?
将在以下代码中发生什么:
// Init
JavaRDD<String> a = ... // some initialise and calculation functions.
JavaRDD<String> b = a.cache();
JavaRDD<String> c = b.cache();
// Case 1, will 'a' be