一、前述 Action类算子也是一类算子（函数）叫做行动算子，如foreach,collect，count等。Transformations类算子是延迟执行，Action类算子是触发执行。...一个application应用程序（就是我们编写的一个应用程序）中有几个Action类算子执行，就有几个job运行。 二、具体 原始数据集： ? 1、count 返回数据集中的元素数。...返回行数 package com.spark.spark.actions; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后 package com.spark.spark.actions; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf...org.apache.spark.api.java.function.Function; /** * collect * 将计算的结果作为集合拉回到driver端，一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后
RDD的Action是相对Transformation的另一种操作。...Transformation代表计算的中间过程，从一个RDD生成新的RDD；而Action代表计算的结束，一次Action调用之后，不再生成新的RDD，结果返回到Driver程序。...鉴于Action具有这样的特点，所以Action操作是不可以在RDD Transformation内部调用的。...比如，下面的调用是不允许的： rdd1.map(x => rdd2.values.count() * x) Transformation只是建立计算关系，而Action才是实际的执行者。...每个Action都会调用SparkContext的runJob方法向集群正式提交请求，所以每个Action对应一个Job。
+以下内容来自 Spark 官方文档 Actions 小节, 更多内容可查看官方文档. 如有不当之处, 欢迎指正....行动 涵义 reduce(func) 使用传入的函数参数 func 对数据集中的元素进行汇聚操作 (两两合并)....takeSample(withReplacement, num, [seed]) 以数组的形式返回数据集中随机采样的 num 个元素. takeOrdered(n, [ordering]) 以其自然序或使用自定义的比较器返回...)(Java and Scala) 使用 Java 序列化将数据集中的元素简单写为格式化数据, 可以通过 SparkContext.objectFile() 进行加载. countByKey() 仅适用于...可以看出 action 的所有操作都是针对数据集中 “元素” (element) 级别的动作, action 的主要内容是 存储 和 计算.
transformation是不会立刻将结果算出来的，相当于把你的意图记下来，最后还要经过action这样的刺激才会返回计算结果。...（4）union、intersection 求两个RDD之间的并集与交集 （5）groupByKey 将元组中的第0个元素当做key，进行分组 action 就像上面所说的transformation...，它是惰性的，必须要有一个东西刺激它才会出结果，action就派上了用场，如下也有一些action算子： （1）collect （2）reduce （3）first persisit 此操作将数据缓存在内存或者磁盘上
二、Action操作 reduce(func) 通过函数func聚集结果集中的所有元素 collect() 在Driver的程序中，以数组的形式返回数据集中的所有数据。...执行transformation操作时，spark并没有开始计算，只是将执行的任务封装成DAG,直到碰到action操作时 才真正提交集群 开始计算。
4.count() 也是aciton操作 由于spark为懒加载 之前的语句不管对错其实都没执行 只有到调用action 如count() first() foreach()等操作的时候 才会真正去执行...spark.count() ?...() 与另一个RDD的笛卡尔积 eg:rdd.cartesian(other) result:{(1,3),(1,4),(1,5)....(3,5)} 以上皆为transformation操作，下来action...acc1._2 + acc2._2)) 还有很多比如count(),take(num)等就不一一练习了 12.collect函数还有foreach函数 其实刚才已经用到了，这里也不多说了~ 归纳总结RDD的action...22.并行度问题 在执行聚合操作或者分组操作的时候，可以要求Spark使用给定的分区数，Spark始终尝试根据集群的大小推出一个有意义的默认值，但是有时候可能要对并行度进行调优来获取更好的性能。
RDD支持两种操作：转换（transformation），即从现有的数据集创建一个新的数据集；动作（action），即在数据集上进行计算后，返回一个值给Driver程序。...Spark 对待转化操作和行动操作的方式很不一样，因此理解你正在进行的操作的类型是很重要的。...只有当发生一个要求返回结果给Driver的Action时，这些Transformation才会真正运行。 这个设计让Spark更加有效的运行。...这个操作也可以称为groupwith cartesain(ohterDataset) 笛卡尔积，在类型为T和U类型的数据集上调用，返回一个(T,U)对数据集(两两的元素对) 三、RDD支持的常用action...通常在使用filter或者其他操作返回一个足够小的数据子集后再使用会比较有用 count() 返回数据集元素个数 first() 返回数据集第一个元素(类似于take(1)) take(n) 返回一个由数据集前
(Arrays.asList(1, 2, 3, 3),2); List integers = rdd.takeOrdered(2); foreach 对 RDD 中的每个元素使用给
{ //清空被投诉人列表下拉框 $("#toCompName").empty(); } } 后台Action...} } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 方法二：使用...struts2-json-plugin-2.x.jar 包，由struts将action中的变量组装成Json对象。...如下： 在Action中： public String getUserJson2(){ try { //1、获取部门 String..."> <action name="home_getUserJson2" method="getUserJson2" class="cn.itcast.home.action.HomeAction
本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第三篇，为大家带来的是Action的内容。 该系列内容十分丰富，高能预警，先赞后看! ? ---- 4....Action 4.1 reduce(func) 案例 1.作用：通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。 2.需求：创建一个RDD，将所有元素聚合得到结果。...1）创建一个RDD[Int] scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD...3.需求：创建一个RDD，将所有元素相加得到结果 1）创建一个RDD scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...2.需求：创建一个RDD，对每个元素进行打印 1）创建一个RDD scala> var rdd = sc.makeRDD(1 to 5,2) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[
接下来就是使用本次的主角Action来代替Subscriber Action 上部分的代码使用Action来代替Subscriber得到的代码是这样的： Observable.just(...) 也是单参数无返回值的，因此 Action1 可以将 onNext(obj)和 onError(error) 打包起来传入 subscribe() 以实现不完整定义的回调 Action的使用...现在有个疑问，为什么使用Action也能达到使用Subscriber的结果？进subscribe(Action1 onNext)的源码看看。 ?...RxJava源码 还以为有多高深，原来就是把Action对象转化成对应的Subscriber对象了。这样就不难理解为什么可以使用Action来代替Subscriber了。...小结 Action的使用为我们减少了不必要的代码，使得写出的代码看上去更加得简洁。不过就目前来看RxJava还是没有什么优势值得我们去使用，下一篇我还会介绍更多RxJava的用法。
在日常使用中，我们可能经常有一些需求会用到 Selenium 这个 Python 库 经过一番探索，算是找到了一种解决方案（百度看的几篇文章好像报错….)...# Controls when the action will run..../api/get_163_mv/Action-fresh.py 可以看到里面的东西也不是很多，具体的教程可以查看大佬这几篇教程。...配置完这个，再来讲一下这个定时任务 Github Action 的 定时任务使用到的是一个叫做 Cron 的表达式 但是我不解的是，似乎各个平台都有自己独特的一套标准… 好在 Github 有自动提示功能...，从而触发 Action 执行？
RDD的 Action 操作 1. reduce(func) 1.作用: 通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。 2....案例：创建一个RDD，统计该RDD的条数 // 1.创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 10) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD...scala> rdd.first res2: Int = 1 5.take(n) 1.作用: 返回一个由RDD的前n个元素组成的数组 take 的数据也会拉到 driver 端, 应该只对小数据集使用...注意: zeroValue 分区内聚合和分区间聚合的时候各会使用一次. 3....> rdd.aggregate(0)(_+_,_+_) res22: Int = 55 8.fold 1.作用: 折叠操作，aggregate的简化操作，seqop和combop一样的时候,可以使用
更多的应用证明使用NoSQL如此困难，它仅能成为SQL系统的构件而不是替代品。 以下为译文： 这是我第二次为新项目深入调研NoSQL，也是第二次决定放弃NoSQL。...跟我上次发表的“为什么选择使用NoSQL如此困难”的结论一样，我们最终决定放弃NoSQL，使用传统关系型数据库。...相比之下，如果使用关系型SQL数据库，大多数情况下，不管是哪种特定产品，你都能知道它的工作方式，不需要反复比对选择，也比较成熟稳定。选择RDBMS能大大降低做错误决定的风险。...所以使用NoSQL的实际好处又是什么？ 起初我认为无模式存储是NoSQL的一个优势，但我已经改变了我这个观点。至少对于关系型页面应用程序，无模式只不过是在增加代码复杂度。...在未来，我认为NoSQL能够成为SQL系统的构件而不是替代品，现在我依然坚持使用SQL。
时光溯回到上世纪 90 年代晚期，在初次接触 JavaScript 时，老师教我们使用函数声明写下Hello World，它看上去是这样的······ function helloWorld() {...如果能做到执行时才声明使用 const（常数）关键字的值就很厉害了。 ?...都退后，我要开始装逼了 Fair warning：接下来我要放大招了——下文“行话”连篇，但你只要明白在声明之前不能使用常数就好。...如果在浏览器里直接使用ES2015（而不是借助Babel等使用ES5）,以下的代码也会抛出错误： if(thing) { console.log(thing); } const thing = '...使用箭头函数时，还会使用地图、过滤器等，它们都是我的好朋友。 举个例子： const goodSingers = singers.filter((singer) => singer.name !
DStream来说本质上都可以理解成RDD 2、DStream相关操作 DStream上的操作与RDD的类似，分为以下两种： Transformations(转换) Output Operations(输出)/Action...有状态转换包括基于追踪状态变化的转换(updateStateByKey)和滑动窗口的转换 1.UpdateStateByKey(func) 2.Window Operations 窗口操作 Output/Action...RDD的Action类似) Output Operation Meaning print() 打印到控制台 saveAsTextFiles(prefix, [suffix]) 保存流的内容为文本文件，文件名为...使用高层次的API Direct直连方式 不使用Receiver，直接到kafka分区中读取数据 不使用日志（WAL）机制。...-0-10 spark-streaming-kafka-0-10版本中，API有一定的变化，操作更加灵活，开发中使用 pom.xml <!
此外，在自动驾驶汽车上使用激光雷达的还有一个问题，那就是成本的高昂，不过，现在这个问题正在逐步解决中，比如说国内企业思岚科技，以及美国创业公司Quanergy Systems，他们都在致力于低成本雷达的制造...与激光雷达相比，马斯克坚持的普通雷达在精度等细节方面就不如激光雷达了，只能算普通，不过，正如马斯克所言，相对于在糟糕天气会“失明”的激光雷达，毫米波雷达的确靠谱多了。...首先就是对于“普通雷达”的错误坚持。上文已经讲过了，虽然毫米波在糟糕天气中可以正常运行，但在精确度方面，毫米波雷达在激光雷达面前真的是不够看。...从整体来看，毫米波与激光正好起到一种相辅相成、取长补短的作用，正如速腾CEO邱纯鑫所言：“虽然毫米波雷达精度不高、视场小，但测量距离远，可以达到200米，也可以在雨天及下雪天气使用。
Spark算子主要划分为两类：transformation和action，并且只有action算子触发的时候才会真正执行任务。...还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有action触发的时候才会真正执行，其实不仅是Spark RDD，在Spark其他组件如...微信图片_20200709201425.jpg但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？...： 在我们实际的业务场景中经常会使用到根据key进行分组聚合的操作，当然熟悉Spark算子使用的都知道像reduceByKey、groupByKey、aggregateByKey、combineByKey...这里举一些常用的transformation和action使用示例： transformation >> map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。
Spark算子主要划分为两类：transformation和action，并且只有action算子触发的时候才会真正执行任务。...还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有action触发的时候才会真正执行，其实不仅是Spark RDD，在Spark其他组件如...但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？咱们来假设一种情况：假如Spark中transformation直接触发Spark任务！...： 在我们实际的业务场景中经常会使用到根据key进行分组聚合的操作，当然熟悉Spark算子使用的都知道像reduceByKey、groupByKey、aggregateByKey、combineByKey...这里举一些常用的transformation和action使用示例： transformation >> map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。
我们将使用pycaret2.0，一个开源的、少代码行数的Python机器学习库来开发一个简单的AutoML解决方案，并使用GitHub Action将其部署为Docker容器。...什么是GitHub Action以及如何使用它们来托管AutoML软件。 什么是AutoML？ AutoML是一个将耗时、迭代的机器学习任务自动化的过程。...如果你以前没有使用过GitHub，你可以注册一个免费帐户。 GitHub Action GitHub操作（Action）可帮助你在存储代码和协作处理。实现自动化软件开发工作流。...步骤3-创建action.yml Docker操作需要元数据文件。元数据文件名必须是action.yml或者action.yaml. 元数据文件中的数据定义操作的输入、输出和主入口点。...你可以使用此文件使用predict_model函数在新数据集上生成预测。
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