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Spark cache() 函数与 repartition() 一起使用时不会缓存数据帧。谁能解释为什么会发生这种情况？

编辑：

df.repartition(1000).cache()
df.count()

我尝试过在不同的线路上进行这些操作，效果很好。

编辑：

df2 = df1.repartition(1000)
df2.cache()
df2.count()

我期望数据帧被缓存，但我在 UI 的存储中看不到它

我正在尝试实现 LSH spark 以在包含 50000 行和每行约 5000 个特征的非常大的数据集上为每个用户找到最近的邻居。这是与此相关的代码。

    MinHashLSH mh = new MinHashLSH().setNumHashTables(3).setInputCol("features")
                        .setOutputCol("hashes");

    MinHashLSHModel model = mh.fit(dataset);

    Dataset<Row> approxSimilarityJoin = model .approxSimilarityJoin(dataset, dataset, config.getJaccardLimit(), "JaccardDistance");

    approxSimilarityJoin.show();

作业卡在 approxSimilarityJoin() 函数上，永远不会超出它。请让我知道如何解决它。

由于变量'b'的初始化而出现分段错误.有人请帮帮我.

#include "stdio.h"
#include "string.h"

int main(){
    char *z[20], *x, *y = {"abcd"};
    int i, j, b = 4;
    for (i = 0 ; i < 4 ; i++) {
         for (j = 0 ; j < b ; j++) {
             *(x + j) = *(y + j + i);
             z[i] = x;
             printf("%s", z[i]);
             printf("\n");
         }
         b--;
    }
    return 0;
}

getFree()我在一个类似问题的答案之一中看到它的功能,但是字符串cpy仍然具有第一次给出的相同字符串它运行的次数,即T次.所以,有人请帮忙.

void getFree(char ** ptr) {
    if (*ptr != NULL) {
        free(*ptr);
    }
    return;
}

int main() {
    int T, j;
    scanf("%d", &T);
    for (j = 0; j < T; j++) {
        char * cpy,
        int count = 0, i = 0, x = 0, k = 0;
        cpy = (char*)malloc(500 * sizeof(char));
        if (getchar() == '\n') {
            do {
                *(cpy + i) = getchar();
                i++;
            } while(*(cpy + i - 1) != '\n');
        }
        getFree(&cpy); 
        printf("%s", …