Spark 中在处理大批量数据排序问题时，如何避免OOM
错误思想 举个列子，当我们想要比较 一个 类型为 RDD[(Long, (String, Int))] 的RDD，让它先按Long分组，然后按int的值进行倒序排序，最容易想到的思维就是先分组，然后把Iterable 转换为 list，然后sortby,但是这样却有一个致命的缺点 ...
原文：在处理大批量的NLP词频矩阵时，出现memoryError的错误
在进行自然语言处理时候，遇到如下错误： 进行词语切分后，使用tfidf做词频矩阵，导致程序报出错误：MemoryError 报错原因：文本条数过大，导致内存超载，在这里 File C: Users Administrator Desktop temp.py , line , in lt module gt weight tfidf.toarray 触发MemoryError解决方法：对关键词库进行 ...
2019-07-11 14:10 0 400 推荐指数：
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