原文:Spark Scala當中reduceByKey(_+_) reduceByKey((x,y) => x+y)的用法

學習筆記 reduceByKey 是reduceByKey x,y gt x y 的一個 簡潔的形式 val rdd sc.parallelize List , , , , , , , , , val rdd rdd .reduceByKey x, y gt x y println reduceByKey 用法 rdd .collect .mkString , sc.stop def myuni ...

2019-08-13 17:23 0 620 推薦指數:

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Spark Scala當中reduceByKey用法

[學習筆記] reduceByKey(function)reduceByKey就是對元素為KV對的RDD中Key相同的元素的Value進行function的reduce操作(如前所述),因此,Key相同的多個元素的值被reduce為一個值,然后與原RDD中的Key組成一個新的KV對。 文章 ...

Mon Jul 29 18:51:00 CST 2019 0 376
E(X+Y), E(XY), D(X + Y)

\(X, Y\)為兩個隨機變量, \(p_X(x), p_Y(y)\)分別為\(X, Y\)的概率密度/質量函數, \(p(x, y)\)為它們的聯合概率密度. \(E(X + Y) = E(X) + E(Y)\)在任何條件下成立 \[E(X + Y) = \int_{-\infty ...

Tue Dec 13 22:41:00 CST 2016 0 1962
Spark:reduceByKey函數的用法

reduceByKey函數API: 該函數利用映射函數將每個K對應的V進行運算。 其中參數說明如下: - func:映射函數,根據需求自定義; - partitioner:分區函數; - numPartitions:分區數,默認的分區函數是HashPartitioner ...

Sun Oct 29 05:10:00 CST 2017 0 8149
【概統】Z = X+Y型的范圍確定

一道題引入 在這道題中,基於“均勻分布”和“(0,1)”這兩個條件,我們已經可以把對概率密度的求解化歸為范圍的確定。 即由以下一般性的公式,x的范圍確定 那么我們回到這道題,可以初步得到以下范圍: 在數軸上一畫就知道會有兩種情況:0 < x < ...

Wed Apr 08 19:41:00 CST 2020 0 598
y=x^2 vs y=x^(1/2)

y=x^2 vs y=x^(1/2)】   y=x^2,基礎函數,廢話不多說。      y=x^(1/2),指數變成了上式的倒數。x^(1/2)即是,√x。但函數圖像會是什么樣呢?可以把y=x^(1/2),轉變成y^2 = x。這樣之后,發現與上式形式一樣,只是把x軸、y軸顛倒 ...

Mon Dec 29 07:37:00 CST 2014 0 6962
 
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