相庭ココ[MXGS-435]发行于2012-07-16时长119分钟出品商是マキシング,MXGS-435作品种子搜索下载,吉岡愛乃 藤井らん 小嶋千明[RDD-121]发行于2012-08-01时长122分钟出品商是プレステージ,RDD-121作品种子搜索下载
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String)] = ParallelCollectionRDD[121] at makeRDD at <console>:24 scala> rdd.partitions.length res59: Int = 4 scala> val newRdd = rdd.partitionBy(new org.apache.spark.HashPartitioner(3)) newRdd: org.apache.spark....
val rdd = sc.parallelize(Seq("aa bb","cc"),2) rdd.flatMap(rec=>rec.split(" ")).collect().map(println(_)); //返回结果["aa","bb","cc"] //flatMap如以下这种方式使用是不行,flatMap返回结果必须是TraversableOn...
RDD的依赖关系,由于RDD每次转换都会生成新的RDD,所以RDD会形成类似流水线的前后依赖关系,当然,宽依赖就不类似于流水线了,宽依赖后面的RDD具体的数据分片会依赖前面所有的RDD的所有的数据分片,这时数据分片就不进行内存中的Pipeline,这时一般...
1.1 RDD的特点 1) . 分布式RDD是一个抽象的概念,RDD在spark driver中,通过RDD来引用数据,数据真正存储在节点机的partition上。 2). 只读在Spark中RDD一旦生成了,就不能修改。 那么为什么要设置为只读,设置为只读的话,因为不存在修改...
package com.jason.example import org.apache.spark.rdd.RDD class RddTest extends SparkInstance { val sc = spark.sparkContext val rdd = sc.parallelize(1
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1.2 rddsga 方法的主要原理:倾向得分+逆概率加权+RDD 回归+组间差异显著性检验 2. Stata 示例:直接分组 RDD 回归 v.s `rddsga` 回归 2.1 命令安装和语法介绍 2.2 模拟数据生成 2.3 检验思路 1:根据分组指示变量 G,直接分样本 ...