当我将distinct()spark 数据框替换为groupBy(). 但我无法理解其背后的原因。整个目的是从数据框中删除行级重复项。
我试着用搜索引擎的实现groupBy()，并distinct()在pyspark，但未能找到它。
有人可以解释或指出我正确的解释方向吗？
有人可以解释一下,Teradata qualify...over...partition by和group by...havingTeradata有什么区别？
我还想知道他们的表现是否有任何差异.
我需要在PySpark代码中对大型数据集进行大量聚合(大约9-10).我可以通过两种方式接近它:
单一组:
df.groupBy(col1, col2).agg({"col3":"sum", "col4":"avg", "col5":"min", "col6":"sum", "col7":"max", "col8":"avg", "col9":"sum"})
分组并加入
temp1 = df.groupBy(col1, col2).agg({"col3":"sum"})
temp2 = df.groupBy(col1, col2).agg({"col4":"avg"})
temp3 = df.groupBy(col1, col2).agg({"col5":"min"})
.
.
.
temp9 = df.groupBy(col1, col2).agg({"col9":"sum"})
然后加入所有这9个数据帧以获得最终输出.
哪一个会更有效率？
我有100张巨大的图像(500*700,401*800,2345*3567),所以我希望所有这些图像的高度都与220相同.下面我正在实现图像宽高比的计算.我想设置所有大尺寸图像的固定高度.我正在使用一些算术公式来计算纵横比,但是所有图像的宽度都相同,高度不同但我希望高度固定.如何获得固定高度？感谢欣赏.
这是我的图像宽高比的计算代码
if (bitmapResizeImage != null) {
int originalWidth = bitmapResizeImage.getWidth();
int originalHeight = bitmapResizeImage.getHeight();
Log.e("originalWidth "," = " + originalWidth +" originalHeight = " + originalHeight+" of imgElement = " + imgElement+ " Notation = " +all_Post.getStrNotationNo());
float aspect_ratio = originalWidth / originalHeight ;
Log.e("aspect_ratio "," = " + aspect_ratio);
float adjusted_width = 220 * originalWidth / originalHeight ;
Log.e("adjusted_width "," = " + adjusted_width);
float adjusted_height = originalWidth * originalHeight / originalWidth ;
Log.e("adjusted_height "," = " + …Teradata 有一个名为 的函数ZEROIFNULL，顾名思义，如果列的值为 NULL，则返回零。在类似的行中，还有一个名为 NULLIFZERO 的函数。
我想在 SparkSQL 中模仿/模拟这些功能（不使用数据帧或 RDD API，相反，我想在 SparkSQL 中使用它们，您可以在其中直接传递 SQL。）
有任何想法吗？