- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在使用 Spark 1.5。
我有一列 30 个 ID,我加载为 integers
从数据库:
val numsRDD = sqlContext
.table(constants.SOURCE_DB + "." + IDS)
.select("id")
.distinct
.map(row=>row.getInt(0))
numsRDD
的输出:
numsRDD.collect.foreach(println(_))
643761
30673603
30736590
30773400
30832624
31104189
31598495
31723487
32776244
32801792
32879386
32981901
33469224
34213505
34709608
37136455
37260344
37471301
37573190
37578690
37582274
37600896
37608984
37616677
37618105
37644500
37647770
37648497
37720353
37741608
ids
然后将每个组合保存为以下形式的元组:
< tripletID: String, triplet: Array(Int)>
并将其转换为数据帧,我的操作如下:
// |combinationsDF| = 4060 combinations
val combinationsDF = sc
.parallelize(numsRDD
.collect
.combinations(3)
.toArray
.map(row => row.sorted)
.map(row => (
List(row(0), row(1), row(2)).mkString(","),
List(row(0), row(1), row(2)).toArray)))
.toDF("tripletID","triplet")
combinationsDF
的内容只是为了确保一切都是它应该的样子。所以我试试这个:
combinationsDF.show
+--------------------+--------------------+
| tripletID| triplet|
+--------------------+--------------------+
|,37136455,3758227...|[32776244, 371364...|
|,37136455,3761667...|[32776244, 371364...|
|,32776244,3713645...|[31723487, 327762...|
|,37136455,3757869...|[32776244, 371364...|
|,32776244,3713645...|[31598495, 327762...|
|,37136455,3760089...|[32776244, 371364...|
|,37136455,3764849...|[32776244, 371364...|
|,37136455,3764450...|[32776244, 371364...|
|,37136455,3747130...|[32776244, 371364...|
|,32981901,3713645...|[32776244, 329819...|
|,37136455,3761810...|[32776244, 371364...|
|,34213505,3713645...|[32776244, 342135...|
|,37136455,3726034...|[32776244, 371364...|
|,37136455,3772035...|[32776244, 371364...|
|2776244,37136455...|[643761, 32776244...|
|,37136455,3764777...|[32776244, 371364...|
|,37136455,3760898...|[32776244, 371364...|
|,32879386,3713645...|[32776244, 328793...|
|,32776244,3713645...|[31104189, 327762...|
|,32776244,3713645...|[30736590, 327762...|
+--------------------+--------------------+
only showing top 20 rows
tripletID
的第一个元素不见了。所以,为了 100% 确定我使用
take(20)
如下:
combinationsDF.take(20).foreach(println(_))
[,37136455,37582274,WrappedArray(32776244, 37136455, 37582274)]
[,37136455,37616677,WrappedArray(32776244, 37136455, 37616677)]
[,32776244,37136455,WrappedArray(31723487, 32776244, 37136455)]
[,37136455,37578690,WrappedArray(32776244, 37136455, 37578690)]
[,32776244,37136455,WrappedArray(31598495, 32776244, 37136455)]
[,37136455,37600896,WrappedArray(32776244, 37136455, 37600896)]
[,37136455,37648497,WrappedArray(32776244, 37136455, 37648497)]
[,37136455,37644500,WrappedArray(32776244, 37136455, 37644500)]
[,37136455,37471301,WrappedArray(32776244, 37136455, 37471301)]
[,32981901,37136455,WrappedArray(32776244, 32981901, 37136455)]
[,37136455,37618105,WrappedArray(32776244, 37136455, 37618105)]
[,34213505,37136455,WrappedArray(32776244, 34213505, 37136455)]
[,37136455,37260344,WrappedArray(32776244, 37136455, 37260344)]
[,37136455,37720353,WrappedArray(32776244, 37136455, 37720353)]
[2776244,37136455,WrappedArray(643761, 32776244, 37136455)]
[,37136455,37647770,WrappedArray(32776244, 37136455, 37647770)]
[,37136455,37608984,WrappedArray(32776244, 37136455, 37608984)]
[,32879386,37136455,WrappedArray(32776244, 32879386, 37136455)]
[,32776244,37136455,WrappedArray(31104189, 32776244, 37136455)]
[,32776244,37136455,WrappedArray(30736590, 32776244, 37136455)]
tripletID
无论出于何种原因已被弃用。但是,如果我尝试使用
collect
而不是
take(20)
:
combinationsDF.collect.foreach(println(_))
[32776244,37136455,37582274,WrappedArray(32776244, 37136455, 37582274)]
[32776244,37136455,37616677,WrappedArray(32776244, 37136455, 37616677)]
[31723487,32776244,37136455,WrappedArray(31723487, 32776244, 37136455)]
[32776244,37136455,37578690,WrappedArray(32776244, 37136455, 37578690)]
[31598495,32776244,37136455,WrappedArray(31598495, 32776244, 37136455)]
[32776244,37136455,37600896,WrappedArray(32776244, 37136455, 37600896)]
[32776244,37136455,37648497,WrappedArray(32776244, 37136455, 37648497)]
[32776244,37136455,37644500,WrappedArray(32776244, 37136455, 37644500)]
[32776244,37136455,37471301,WrappedArray(32776244, 37136455, 37471301)]
[32776244,32981901,37136455,WrappedArray(32776244, 32981901, 37136455)]
[32776244,37136455,37618105,WrappedArray(32776244, 37136455, 37618105)]
[32776244,34213505,37136455,WrappedArray(32776244, 34213505, 37136455)]
[32776244,37136455,37260344,WrappedArray(32776244, 37136455, 37260344)]
[32776244,37136455,37720353,WrappedArray(32776244, 37136455, 37720353)]
[643761,32776244,37136455,WrappedArray(643761, 32776244, 37136455)]
[32776244,37136455,37647770,WrappedArray(32776244, 37136455, 37647770)]
[32776244,37136455,37608984,WrappedArray(32776244, 37136455, 37608984)]
[32776244,32879386,37136455,WrappedArray(32776244, 32879386, 37136455)]
[31104189,32776244,37136455,WrappedArray(31104189, 32776244, 37136455)]
[30736590,32776244,37136455,WrappedArray(30736590, 32776244, 37136455)]
...
parallelize
组合成一个 RDD 的数组,一切正常。
parallelize
之后打印输出已应用,再次一切正常。
最佳答案
我会检查你的原件 numsRDD
,看起来您那里可能有一个空字符串或空值。这对我有用:
scala> val numsRDD = sc.parallelize(0 to 30)
numsRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:27
scala> :pa
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)
val combinationsDF = sc
.parallelize(numsRDD
.collect
.combinations(3)
.toArray
.map(row => row.sorted)
.map(row => (
List(row(0), row(1), row(2)).mkString(","),
List(row(0), row(1), row(2)).toArray)))
.toDF("tripletID","triplet")
// Exiting paste mode, now interpreting.
combinationsDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [tripletID: string, triplet: array<int>]
scala> combinationsDF.show
+---------+----------+
|tripletID| triplet|
+---------+----------+
| 0,1,2| [0, 1, 2]|
| 0,1,3| [0, 1, 3]|
| 0,1,4| [0, 1, 4]|
| 0,1,5| [0, 1, 5]|
| 0,1,6| [0, 1, 6]|
| 0,1,7| [0, 1, 7]|
| 0,1,8| [0, 1, 8]|
| 0,1,9| [0, 1, 9]|
| 0,1,10|[0, 1, 10]|
| 0,1,11|[0, 1, 11]|
| 0,1,12|[0, 1, 12]|
| 0,1,13|[0, 1, 13]|
| 0,1,14|[0, 1, 14]|
| 0,1,15|[0, 1, 15]|
| 0,1,16|[0, 1, 16]|
| 0,1,17|[0, 1, 17]|
| 0,1,18|[0, 1, 18]|
| 0,1,19|[0, 1, 19]|
| 0,1,20|[0, 1, 20]|
| 0,1,21|[0, 1, 21]|
+---------+----------+
only showing top 20 rows
mkString
不像你期望的那样工作。试试这个字符串插值(也不需要重新创建
List
):
val combinationsDF = sc
.parallelize(numsRDD
.collect
.combinations(3)
.toArray
.map(row => row.sorted)
.map{case List(a,b,c) => (
s"$a,$b,$c",
Array(a,b,c))}
.toDF("tripletID","triplet")
scala> combinationsDF.show
+---------+----------+
|tripletID| triplet|
+---------+----------+
| 0,1,2| [0, 1, 2]|
| 0,1,3| [0, 1, 3]|
| 0,1,4| [0, 1, 4]|
| 0,1,5| [0, 1, 5]|
| 0,1,6| [0, 1, 6]|
| 0,1,7| [0, 1, 7]|
| 0,1,8| [0, 1, 8]|
| 0,1,9| [0, 1, 9]|
| 0,1,10|[0, 1, 10]|
| 0,1,11|[0, 1, 11]|
| 0,1,12|[0, 1, 12]|
| 0,1,13|[0, 1, 13]|
| 0,1,14|[0, 1, 14]|
| 0,1,15|[0, 1, 15]|
| 0,1,16|[0, 1, 16]|
| 0,1,17|[0, 1, 17]|
| 0,1,18|[0, 1, 18]|
| 0,1,19|[0, 1, 19]|
| 0,1,20|[0, 1, 20]|
| 0,1,21|[0, 1, 21]|
+---------+----------+
only showing top 20 rows
关于scala - Spark : Difference between collect(), take() 和 show() 转换为 DF 后的输出,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41000273/
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