一、前述 今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey。 可以通過transform算子,對Dstream做RDD到RDD的任意操作。其實就是DStream的類型轉換。 算子內,拿到的RDD算子外 ...
關聯 DStream 和 RDD transform func Return a new DStream by applying a RDD to RDD function to every RDD of the source DStream. This can be used to do arbitrary RDD operations on the DStream. 黑名單過濾 實現思路: 拿 ...
2019-05-07 22:33 0 718 推薦指數:
一、前述 今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey。 可以通過transform算子,對Dstream做RDD到RDD的任意操作。其實就是DStream的類型轉換。 算子內,拿到的RDD算子外 ...
1 reduce_domain算子 其中,Image是輸入的圖像;Region是輸入的區域;ImageReduced是輸出的圖像,是Image中Region的那部分圖像。 通過reduce_domain確實能獲得特定區域Region位置的圖像 ...
在根據機器學習書中提供的實例中,看到需要對訓練和測試的特征數據進行標准化。 但是使用的是有兩個函數, 對於訓練數據,使用的是fit_transform()函數 對於測試數據,使用的是tansform()函數,所以搞不懂是什么區別,書上又沒有解釋。把問題記錄在這。 ...
官網的話什么是Shuffle 我直接復制了整段話,其實用概括起來就是: 把不同節點的數據拉取到同一個節點的過程就叫做Shuffle 有哪些Shuffle算子Operations which can cause a shuffle include repartition ...
一、Connect DataStream,DataStream -> ConnectedStream,連接兩個保持他們類型的數據流,兩個數據流被Connect之后,只是被放在了同一個流中,內部依然保持各自的數據和形式 不發生任何變化,兩個流相互獨立。 二、CoMap ...
std::transform在指定的范圍內應用於給定的操作,並將結果存儲在指定的另一個范圍內。要使用std::transform函數需要包含<algorithm>頭文件。 以下是std::transform的兩個聲明,一個是對應於一元操作,一個是對應於二元操作 ...
1.transform函數的使用 transform在指定的范圍內應用於給定的操作,並將結果存儲在指定的另一個范圍內。transform函數包含在<algorithm>頭文件中。 以下是std::transform的兩個聲明, 一元操作: template <class ...
在項目中使用scale的時候遇到一個場景:需要對一個指定的元素進行縮放,但同時又要保持其的相對的位置不變,這個時候就需要使用到CSS中的scale跟translate了。 比如,我有一個300*400的元素(並且該元素不支持使用width跟height) 此時我需要對其進行放大,比如我們需要 ...