arrays_zipSpark 2.3中的等价函数怎么写?
来自 Spark 2.4 的源代码
def arrays_zip(*cols):
"""
Collection function: Returns a merged array of structs in which the N-th struct contains all
N-th values of input arrays.
:param cols: columns of arrays to be merged.
>>> from pyspark.sql.functions import arrays_zip
>>> df = spark.createDataFrame([(([1, 2, 3], [2, 3, 4]))], ['vals1', 'vals2'])
>>> df.select(arrays_zip(df.vals1, df.vals2).alias('zipped')).collect()
[Row(zipped=[Row(vals1=1, vals2=2), Row(vals1=2, vals2=3), Row(vals1=3, vals2=4)])]
"""
sc = SparkContext._active_spark_context
return Column(sc._jvm.functions.arrays_zip(_to_seq(sc, cols, _to_java_column)))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如何在 PySpark 中实现类似的目标?
只是想知道是否可以用d3做这样的事情?
当您点击某个饼图时,切片会在点击时移动?
到目前为止创建的馅饼只是想知道我是否可以添加此功能
<!DOCTYPE html>
<meta charset="utf-8">
<style>
body {
font: 10px sans-serif;
}
.arc path {
stroke: #fff;
}
</style>
<body>
<script src="http://d3js.org/d3.v3.min.js"></script>
<script>
var width = 960,
height = 500,
radius = Math.min(width, height) / 2;
var color = d3.scale.ordinal()
.range(["#98abc5", "#8a89a6", "#7b6888", "#6b486b", "#a05d56", "#d0743c", "#ff8c00"]);
var arc = d3.svg.arc()
.outerRadius(radius - 10)
.innerRadius(0);
var pie = d3.layout.pie()
.sort(null)
.value(function(d) { return d.population; });
var svg = d3.select("body").append("svg")
.attr("width", width)
.attr("height", height)
.append("g")
.attr("transform", "translate(" + …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我已经开始探索Spark结构化流,以在此之前编写一些使用DStream的应用程序。
当我开始使用结构化流时,我试图理解它的局限性,但是我想知道其缺点。
Q1。对于结构化流应用程序中的每个接收器,它将独立地从源(例如Kafka)读取。意思是,如果您从一个主题A阅读并写入3个地方(例如ES,Kafka,S3),则实际上将建立3个彼此独立的源连接。
这会降低性能吗?因为它将需要管理3个独立的连接,而不是一个(DStream方法)
Q2。我知道不支持加入2个流数据集。如何对2个流进行计算?
如果我有主题A的数据和主题B的其他数据,是否可以通过某种方式对这两者进行计算?
Q3。在Spark Streaming UI中,有一个Streaming选项卡,用于度量标准并查看应用程序的吞吐量。在结构化流中,此功能不再可用。
为什么是这样?是否打算以编程方式获取所有指标并推送到单独的监视服务?
是否可以将 Multibranch 管道限制为一次仅构建一个分支?
我有一个管道,其中包含检出、构建、测试和部署的步骤。部署阶段在特定机器上执行一些无法与其他分支作业并行完成的文件的复制/执行。
我试过了:
properties([disableConcurrentBuilds()])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但这仅限制了分支的并发性,因此仍然会并行运行多个分支。
此外,在常规的非流水线 Jenkins 作业中,有一个选项复选框:
“如有必要,执行并发构建”
但这在多分支配置中也不可用。
是否有其他配置可以实现这一点还是设计使然?
apache-spark ×2
apache-kafka ×1
arrays ×1
charts ×1
d3.js ×1
javascript ×1
pie-chart ×1
pyspark ×1
python ×1