我是第一次激发GMM,但我对GMM的工作方式有很好的了解。因此,我有一个问题,我希望有人能启发我。
我使用的代码是标准的Spark,我有一个非索引的RDD( Value )格式的输入,其中我希望使用GMM.predictSoft对值进行集群:
val Vectorize = Input.map(x=>(Vectors.dense(x)))
val Valuegmm = newGaussianMixture().setK(5).run(Vectorize)
val GMMgroup = Valuegmm.predictSoft(Vectorize).map(x=>x.indexOf(
我有两个数据- target_df和reference_df.我需要删除target_df中的account_id,它存在于reference_df中。target_df是从hive表创建的,将有数百个分区。它是根据日期(20220101到20221101)进行分区的。
我是做左反连接和写入数据在hdfs的位置。
val numPartitions = 10
val df_purge = spark.sql(s"SELECT /*+ BROADCASTJOIN(ref) */ target.* FROM input_table target LEFT ANTI JOIN ${r
有时候,星火“优化”一个数据的计划,以一种低效的方式。请考虑星火2.1中的以下示例(也可在Spark 1.6中转载):
val df = sparkContext.parallelize((1 to 500).map(i=> scala.util.Random.nextDouble),100).toDF("value")
val expensiveUDF = udf((d:Double) => {Thread.sleep(100);d})
val df_result = df
.withColumn("udfResult",expensiveUD
我在电火花中使用pyspark.sql.dataframe.DataFrame。我有一个司机和三个执行者/工人。
当我想将一个函数应用到每一行并让它在三个执行器中的一个上运行时,它会在一个正常的数据文件上工作,但是如果我对数据帧执行了一个groupBy和agg,那么所有这些都会在同一个执行器/工作程序上运行。
data = [('James','Smith','apples','a'),('James','Smith','oranges','b'),('Jam
代码片段下面的工作得很好。(读取CSV、读取Parquet和相互连接)
//Reading csv file -- getting three columns: Number of records: 1
df1=spark.read.format("csv").load(filePath)
df2=spark.read.parquet(inputFilePath)
//Join with Another table : Number of records: 30 Million, total
columns: 15
df2.join(broadcast(df1), c