我有这个类的对象数组
class CancerDataEntity(Model):
age = columns.Text(primary_key=True)
gender = columns.Text(primary_key=True)
cancer = columns.Text(primary_key=True)
deaths = columns.Integer()
...
打印时,数组看起来像这样
[CancerDataEntity(age=u'80-85+', gender=u'Female', cancer=u'All cancers (C00-97,B21)', deaths=15306), CancerDataEntity(...
我想将它转换为数据框,这样我就可以用更合适的方式来玩它 - 聚合,计数,求和等.我希望这个数据框看起来像这样:
age gender cancer deaths
0 80-85+ Female ... 15306
1 ...
有没有办法轻松地使用numpy/pandas实现这一点,而无需手动处理输入数组？
所有
我有简单的map/reduce实现.调用Mapper并且它完成它的工作但是从不调用reducer.
这是mapper:
static public class InteractionMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, InteractionWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable offset, Text text, Context context) throws IOException, InterruptedException {
System.out.println("mapper");
String[] tokens = text.toString().split(",");
for (int idx = 0; idx < tokens.length; idx++) {
String sourceUser = tokens[1];
String targetUser = tokens[2];
int points = Integer.parseInt(tokens[4]);
context.write(new Text(sourceUser), new InteractionWritable(targetUser, points));
}
}
}
}
这是我的减速机:
static public class InteractionReduce extends Reducer<Text, InteractionWritable, Text, Text> {
@Override
protected void reduce(Text token, Iterable<InteractionWritable> counts, …我想用Robotium测试下一件事:在搜索栏中输入一些文字,我这样做,然后点击软键盘'搜索'按钮(android:imeOptions = actionSearch),我没有做到.我尝试使用solo.sendKey(Solo.Enter)但没有成功.我不确定这是否重要,但软键盘根本没有显示 - 我试图以某种方式实现,但也没有成功.
使用selecta DataFrame来获取我们需要的信息和为了相同的目的映射底层RDD的每一行之间是否存在"机械"差异？
"机械"我指的是执行操作的机制.换句话说,实施细节.
提供两个哪个更好/更高效？
df = # create dataframe ...
df.select("col1", "col2", ...)
要么
df = # create dataframe ...
df.rdd.map(lambda row: (row[0], row[1], ...))
我正处于性能测试的中间,因此我将找出哪个更快但我想知道什么是实现差异和优点/缺点.
使用两个预定义边界在 Spark SQL 中指定窗口间隔的正确方法是什么？
我试图在“3 小时前到 2 小时前”的窗口中总结我的表中的值。
当我运行此查询时：
select *, sum(value) over (
partition by a, b
order by cast(time_value as timestamp)
range between interval 2 hours preceding and current row
) as sum_value
from my_temp_table;
那个有效。我得到了我期望的结果，即落入 2 小时滚动窗口的值的总和。
现在，我需要的是让滚动窗口不绑定到当前行，而是考虑 3 小时前和 2 小时前之间的行。我试过：
select *, sum(value) over (
partition by a, b
order by cast(time_value as timestamp)
range between interval 3 hours preceding and 2 hours preceding
) as sum_value
from my_temp_table;
但我得到extraneous input 'hours' expecting {'PRECEDING', …
我有一个简单的 spark 作业，它从 s3 读取一个文件，需要五个并在 s3 中写回。我看到的是 s3 中总是有附加文件，在我的输出“目录”旁边，称为 output_$folder$。
它是什么？如何防止产生火花？这是一些代码来显示我在做什么......
x = spark.sparkContext.textFile("s3n://.../0000_part_00")
five = x.take(5)
five = spark.sparkContext.parallelize(five)
five.repartition(1).saveAsTextFile("s3n://prod.casumo.stu/dimensions/output/")
完成工作后，我有一个名为 output 的 s3“目录”，其中包含结果和另一个名为 output_$folder$ 的 s3 对象，我不知道它是什么。