小编Tyl*_*归玉门的帖子

Dataset在Spark中进行分组时,有两种方法:groupBy和groupByKey[K].

groupBy返回RelationalGroupedDataset,同时groupByKey[K]返回KeyvalueGroupedDataset.

它们之间有什么区别？

在什么情况下我应该选择一个而不是另一个？

为什么我的问题是关于"Dataset vs DataFrame"的问题的副本？我不明白.这显然是完全不同的事情!我的问题非常具体而非通用.

我的日期字符串格式是这样的:2012年1月2日 在Instant.parse()方法之后,即时实例成为2012年1月1日的日期,这是1天前,为什么？如果原始日期字符串是2012年1月1日,则Instant将是2011年12月31日.

String dateString="Jan 1, 2012";
Instant instant = Instant.parse(dateString, new DateTimeFormatterBuilder()
.appendMonthOfYearShortText()
.appendLiteral(" ")
.appendDayOfMonth(1)
.appendLiteral(", ")
.appendYear(4, 4)
.toFormatter());

DateTime dateTime = new DateTime(instant);
Date date = new Date(dateTime.getMillis());

document.append("time", new Date(dateTime.getMillis()));
tagsDbCollection.insert(document);

我正在使用MongoDB来存储这些日期.我已经测试过,它显示格式化日期字符串 - >即时没有错误.但是当我将这个Date类型对象插入MongoDB时,MongoDB中的日期字符串变为提前1天.为什么？

在MongoDB中:

 /* 0 */
    {
      "_id" : ObjectId("50221a40da74d74053abb445"),
      "time" : ISODate("2011-12-31T14:00:00Z")
    }

例如,我有两个矩阵,我想知道它们在每个元素中是否相同.

mymatrix<-Matrix(rnorm(20),ncol=5)
mysvd<-svd(mymatrix) 
newmatrix<-mysvd$u %*% diag(mysvd$d) %*% t(mysvd$v)

我使用以下方法来比较它们:

identical(Matrix(newmatrix), mymatrix)
all.equal(Matrix(newmatrix), mymatrix)

为什么第一个不返回TRUE？无论我使用矩阵包中的Matrix还是基础包中的矩阵

有时我使用的Rstudio在控制台中显示无法识别的字符,如下图所示:

我在R控制台中尝试了相同的命令,它似乎正常显示:

我的Rstudio出了什么问题？怎么解决？我试图在Rstudio中将文本编码设置为WINDOWS-1252和UTF-8.他们没有工作. 这似乎是单引号的问题.

我想为 NLP 和推荐应用程序构建一些神经网络模型。我想使用的框架是TensorFlow。我计划训练这些模型并在 Amazon Web 服务上进行预测。该应用程序很可能是分布式计算。

我想知道 SageMaker 和 EMR 对 TensorFlow 应用程序的优缺点是什么？

它们都集成了 TensorFlow。

我正在尝试从 CSV 数据创建tfrecords文件，然后我想使用它们tf.data.TFRecordDataset()来创建文件，然后将其提供给. （事实上​​，我正在使用Spark-tensorflow-connector直接从 Spark Dataframes创建文件。）DatasetDatasettf.keras.Modeltfrecords

在fit()的方法tf.keras.Model中，参数x是输入数据。它可能是：

tf.data 数据集。应该返回（输入，目标）或（输入，目标，样本权重）的元组。

Q1：这里tf.keras.Model知道在哪里分离特征和标签吗？即，特征是inputs，标签是targets。

然而，在某些示例中，我在文件tfrecords或tf.data.Dataset. 例如，在以下示例中，

def convert_to_tfrecord(input_files, output_file):
  """Converts a file to TFRecords."""
  print('Generating %s' % output_file)
  with tf.io.TFRecordWriter(output_file) as record_writer:
    for input_file in input_files:
      data_dict = read_pickle_from_file(input_file)
      data = data_dict[b'data']
      labels = data_dict[b'labels']
      num_entries_in_batch = len(labels)
      for i in range(num_entries_in_batch):
        example = …

我是Linux和QtCreator的新手.我有许多具有不同名称的cpp文件,它们都具有主要功能.但我不知道如何逐个运行这些cpp文件.我还需要在运行它们时配置参数.我假设Qt Creator不允许编译和运行具有随机名称的单个cpp文件.但是,在这里:https://bugreports.qt.io/browse/QTCREATORBUG-106,它说,这个问题就迎刃而解了.但我仍然无法找到如何做到这一点.

对于通过Qt Creator创建的C++项目,我发现只需要单击绿色箭头,然后将编译并运行Sources文件夹下的main.cpp.但我目前使用的项目是我从Internet下载的C++项目(GraphChi).文件和文件夹的结构与通过Gt Creator创建的结构完全不同.没有cpp文件"main.cpp",但是有许多单个cpp文件,其中包含算法名称,每个文件都有一个主函数.

我只是不知道如何逐个或一起编译它们,并运行它们中的任何一个.

为什么该isInstanceOf[T]方法不能按预期工作？

在下面，我定义了一个hello类和伴生对象。在hello对象中，我this.isInstanceOf[T]在代码行“ hel.typetest[Int]”中进行测试，true类型T为时怎么会出现这种情况Int？

object hello {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    Console.println("main")
    val hel = new hello
    hel.typetest[Int]
  }
}

class hello {
  def typetest[T: ClassTag]: Unit = {
    Console.println(this.isInstanceOf[T])
    Console.println(this.getClass)
  }
}

输出：

main
true
class hello

它看起来这两个方法都将BasicDbObject保存到集合实例.这两个方法之间的区别是什么？com.mongodb.DBCollection.Insert()com.mongodb.DBCollection.Save()

在Spark的文档中，聚合器：

抽象类Aggregator [-IN，BUF，OUT]扩展了Serializable

用户定义的聚合的基类，可以在数据集操作中使用该基类来获取组中的所有元素并将它们减少为单个值。

UserDefinedAggregateFunction为：

抽象类UserDefinedAggregateFunction扩展了Serializable

实现用户定义的聚合函数（UDAF）的基类。

根据Dataset Aggregator-Databricks的说法，“聚合器类似于UDAF，但是接口以JVM对象而不是Row的形式表示。”

看来这两个类非常相似，除了接口中的类型以外还有什么其他区别？

一个类似的问题是：UDAF与聚合器在Spark中的性能