转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/39edcbb10b5076599c0e5609b7136b88.html SortBy--Transformation类算子 代码示例  

目录 Spark(二)算子讲解 一.wordcountcount 二.编程模型 三.RDD数据集和算子的使用 Spark(二)算子讲解 @ 一.wordcountcount 基于上次的wordcount,我们来写一个wordcountcount,来对wc程序进行第二次计数,我们来分析一下性能. package com.littlepage.wc import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkCon

作者:十一喵先森 链接:https://juejin.im/post/5e1c41c6f265da3e152d1e62 来源:掘金 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 对上文的总结. Shuffle 的核心要点 什么是shuffle? 需要统筹全局的算子,sort就是一个shuffle算子. 什么是stage 以shuffle算子为届,例如,sort前面一部分是一个stage,sort后面是一个stage. ShuffleMapStage与ResultStage

摘要  1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合 7.使用相同分区方

halcon的算子列表   Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_sa

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gm

rapidminer 数据导入及几个算子简单应用 一. 数据集选择 本次实验选择的数据集为: bank-data.csv 其中有600条数据 结构如下图: 二.数据集文件格式转换 Rapidminer 支持的导入数据格式有如下图所示: 所以我们需要把下载的数据集文件格式进行转换,由于本次实验下载的文件本身已是csv格式,此处不做任何操作. 三.数据集的导入保存 1:选择 import csv file 2:选择 Next 3:选择 Next 4:选择 Next 5:选择 Next 6:选择 Fi

groupByKey,reduceByKey,sortByKey算子 视频教程: 1.优酷 2. YouTube 1.groupByKey groupByKey是对每个key进行合并操作,但只生成一个sequence,groupByKey本身不能自定义操作函数. java: package com.bean.spark.trans; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf;

一.基本概念 角点corner:可以将角点看做两个边缘的交叉处,在两个方向上都有较大的变化.具体可由下图中分辨出来: 兴趣点interest point:兴趣点是图像中能够较鲁棒的检测出来的点,它不仅仅局限于角点. 也可以是灰度图像极大值或者极小值点等 二.Harris角点检测 Harris 算子是 Haris & Stephens 1988年在 "A Combined Corner and Edge Detector" 中提出的 提出的检测算法, 现在已经成为图像匹配中常用的

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm   功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm   功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_clas

聚合操作使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 参见我的这篇博客说明 [Spark调优]:如果实在要shuffle,使用map侧预聚合的算子 内存充足前提下使用mapPartitions替代普通map mapPartitions类的算子,一次函数调用会处理一个partition所有的数据,而不是一次函数调用处理一条,性能相对来说会高一些.但是有的时候,使用mapPartitions会出现OOM(内存溢出)问题.因为单次函数调用就要处理掉一个partiti

前言 传统的RDD相对于mapreduce和storm提供了丰富强大的算子.在spark慢慢步入DataFrame到DataSet的今天,在算子的类型基本不变的情况下,这两个数据集提供了更为强大的的功能.但也有些功能暂时无法使用.比如reduceByKey,在DataFrame和DataSet里是没有的.所以觉得有必要做一些梳理. 准备工作 测试数据,json格式: { "DEVICENAME": "test1", "LID": 17050131

Halcon算子解释大全 Halcon/Visionpro视频教程和资料,请访问 重码网,网址: http://www.211code.com Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能

Spark操作算子本质-RDD的容错spark模式1.standalone master 资源调度 worker2.yarn resourcemanager 资源调度 nodemanager在一个集群中只能有一个资源调度,如果有两个资源调度的话,master和resourcemanager之间是不通信的,master分配某个资源,resourcemanager是不知道的一个application对应一个driver,driver是用来分配任务的 流程示意分布式文件系统(File system)加

一.基本概念 角点corner:可以将角点看做两个边缘的交叉处,在两个方向上都有较大的变化.具体可由下图中分辨出来: 兴趣点interest point:兴趣点是图像中能够较鲁棒的检测出来的点,它不仅仅局限于角点. 也可以是灰度图像极大值或者极小值点等 二.Harris角点检测 Harris 算子是 Haris & Stephens 1988年在 "A Combined Corner and Edge Detector" 中提出的 提出的检测算法, 现在已经成为图像匹配中常用的

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11543364.html haicon算子中文查找大全百度云链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1a6VjoXDnTbCdVKK2GjS1ug 提取码:k5hq 下载后 可以直接ctrl+f查找 很方便 最近开始实习工作了,有用到halcon,然后里面的算子真的太多了又是英文 看的我头疼 网上又搜索不到或者说很难搜索 某某算子是干嘛的  烦死了QAQ Chapter_1

LBP算子特点 LBP(Local Binary Pattern),即局部二值模式,属于一种图像预处理算法,具有光照不变性和旋转不变性. 我目前做的项目是人脸表情识别,采用这种算法可以减少光照和人脸旋转对表情分类结果的影响,提升识别算法的鲁棒性(还没有完全的实践确认). LBP的发展过程 八邻域LBP 取一个像素点的周围8个邻域点,根据邻域点和中心像素点之间的相对大小关系,将高于中心像素点的邻域点取为1,低于中心像素点的邻域点取为0,并将其全部连接成一个8位二进制数,将此二进制数作为中心像素点的

一.reduce和reduceByKey: 二.:RDD 的算子总结 RDD 的算子大部分都会生成一些专用的 RDD map, flatMap, filter 等算子会生成 MapPartitionsRDD coalesce, repartition 等算子会生成 CoalescedRDD 常见的 RDD 有两种类型 转换型的 RDD, Transformation 动作型的 RDD, Action 常见的 Transformation 类型的 RDD map flatMap filter gr

Spark算子总结 算子分类 Transformation(转换) 转换算子 含义 map(func) 返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 filter(func) 过滤, 返回一个新的RDD, 该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 flatMap(func) 类似于map,但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素(所以func应该返回一个序列,而不是单一元素) mapPartitions(func) 类似于map,但独立地在R

1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型的训练数据. 6. c

1. sortBy是Transformation算子,为什么会触发Action sortBy需要对数据进行全局排序,其需要用到RangePartitioner,而在创建RangePartitioner时需要大概知道有多少数据,以及数据的范围(采样),其内部获取这个范围(rangeBounds)是通过调用sample方法得到,在调用完sample后会调用collect方法,所以会触发Action 2. Spark SQL概述 2.1 Spark SQL定义: Spark SQL是Spark用来处理