七、RDD的重要函数一、基本函数map 函数：
map(f:T=>U) : RDD[T]=>RDD[U]，表示将 RDD 经由某一函数 f 后，转变为另一个RDD。flatMap 函数：
flatMap(f:T=>Seq[U]) : RDD[T]=>RDD[U])，表示将 RDD 经由某一函数 f 后，转变为一个新的 RDD，但是与 map 不同，RDD 中的每
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2023-05-23 10:10:22
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Spark-SQLSpark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。 与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQL和DatasetAPI。当计算结
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2023-11-25 11:09:20
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函数原型 def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)
(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] 返回一个新的RDD，且该RDD的分区个数等于numPartitions个数。如果shuffle设置为true，则会进行shuffle。 实例/**
* Us
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2023-05-23 13:25:26
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目录1 定义UDF函数 1.1 返回值是数组类型的UDF定义1.2 返回字典类型的UDF定义2 窗口函数1 定义UDF函数目前python仅支持UDF两种定义方式：1. sparksession.udf.register()注册的UDF可以用于DSL和SQL返回值用于DSL风格，传参内给的名字用于SQL风格  
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2024-04-10 20:16:26
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spark sample
原创
2022-12-28 15:30:27
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一、datafram描述DataFrame 是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。数据集的每一列都带有名称和类型，对于数据的内部结构又很强的描述性。二、datafram特点1、支持 KB 级到 PB 级得到数据处理 2、支持多种数据格式和存储系统
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2023-07-10 21:13:06
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python学习之基础语法(其四)python随机数函数// 随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。函数描述choice(seq)从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数randrange ([start,] stop [,step])从指定范围内，按指定基数递增的
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2023-10-16 21:41:11
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简介：seed创造一组特定的随机数数列，可以实现随机数的复现，即不同人在不同时间使用同一个seed，生成的随机数是完全一致的。seed使用的细节可参考菜鸟教程的连接，本文只是对下面教程的一点补充。Python seed() 函数 | 菜鸟教程https://www.runoob.com/python/func-number-seed.htmlimport random
random.seed(1
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2023-05-26 22:50:09
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一、Spark的相关概念1、RDDRDD(Resilient Distributed Datasets) ，弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限(即只读)的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是
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2024-04-21 16:13:10
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描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。高佣联盟 www.cgewang.com 语法 以下是 seed() 方法的语法: import random random.seed ( [x] ) 我们调用 random.random() 生成随机数时，每
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2020-07-18 11:58:00
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# Spark中sample函数的几个参数
## 1. 简介
在Spark中，sample函数用于从一个数据集中进行随机采样。它可以根据指定的比例对数据集进行采样，也可以根据指定的种子值进行随机采样。本文将介绍sample函数的几个参数及其使用方法。
## 2. 算法流程
为了更好地理解sample函数的使用，下面是一个流程图展示了整个流程：
```mermaid
flowchart TD
原创
2023-10-28 07:24:57
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## Java Spark Sample算子
Apache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，提供了用于大规模数据处理的高级API。在Spark中，算子是构建数据处理流水线的基本组件之一。Java Spark Sample算子是一种常用的算子，用于从数据集中获取一定数量的样本数据。在本文中，我们将介绍Java Spark Sample算子的基本用法，并提供示例代码。
### Java
原创
2024-05-21 06:23:45
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这个方案的实现思路，跟大家解析一下：其实关键之处在于，将发生数据倾斜的key，单独拉出来，放到一个RDD中去；就用这个原本会倾斜的key RDD跟其他RDD，单独去join一下，这个时候，key对应的数据，可能就会分散到多个task中去进行join操作。就不至于说是，这个key跟之前其他的key混合在一个RDD中时，肯定是会导致一个key对应的所有数据，都到一个task中去，就会导致数据倾斜
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2024-01-17 12:45:09
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UserDefinedTypedAggregation.scala(用户可自定义类型)import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession}
object UserDefinedTypedAggregation {
case
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2023-07-05 22:28:41
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# Python 类函数seed详解
在Python中，我们可以使用`random`模块生成随机数。但是在某些情况下，我们可能需要固定随机数的种子，以确保每次运行程序时得到的随机数序列是一致的。这时就可以使用`random.seed()`函数来设置随机数的种子。在本文中，我们将深入介绍`seed`函数的用法以及如何在类中使用它。
## `random.seed()`函数介绍
`random.
原创
2024-03-10 04:00:49
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断言断言概述即时断言并发断言语法语法之序列语法之属性语法之时钟定义语法之禁止属性语法之执行块语法之蕴含操作语法之时序窗口语法之ended结构语法之$past构造 断言概述SystemVerilog Assertion(SVA)–断言 断言概述 一言以蔽之:断言是设计属性的描述。 如果一个在模拟中被检查的属性(property)不像我们期望的那样表现，那么这个断言失败。 如果一个被禁止在设计中出现
这篇文章主要介绍了Python基础入门之seed()方法的使用,是Python学习当中的基础知识,需要的朋友可以参考下Python基础入门之seed()方法的使用seed() 设置生成随机数用的整数起始值。调用任何其他random模块函数之前调用这个函数。语法以下是seed()方法的语法：1 seed ( [x] )注意：此函数是无法直接访问的，所以需要导入seed模块，然后需要使用random静
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2023-07-06 22:07:32
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目录Spark常用算子详解1. mapPartitions
2. mapPartitionsWithIndex
3. getNumPartitions
4. partitions
5. foreachPartition
6. coalesce
7. repartition
8. union，zip，join
9. zipWithIndex，zipWithUniqueIdSpark常用算子详解&nb
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2023-08-24 16:17:23
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一. select 函数详细介绍 select在Socket编程中还是比较重要的，可是对于初学Socket的人来说都不太爱用select写程序，他们只是习惯写诸如connect、accept、recv或recvfrom这样的阻塞程序（所谓阻塞方式block，顾名思义，就是进程或是线程执行到这些函数时必须等待某个事件的发生，如果事件没有发生，进程或线程就被阻塞，函数不能立即返回）
写在前面的话：第一次在该平台写东西，而且还是写自己不熟悉的东西哈哈哈。最近不知道为什么突然对Python很感兴趣，以致于在大后天就要考试的此刻还是想来码一篇关于Python的random.seed()的一点粗鄙的心得。可能以后我的一些想法、学习心得、日常记录或者是王者高光时刻（哈哈哈）都会在这里记录，算是对自己的一个印刻，便于以后的回忆。好了不说废话了，对random.seed()的理解通过举例子
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2024-08-02 17:38:08
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