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java - spark flatMapToPair 创建不同类型的键
对于以下使用spark
java
API 的代码:
它采用RDD
, namedOriginalType
并将其映射成具有 . 键类型的对TypeOne
。
我想知道是否可以OriginalType
在映射步骤中将其映射为两种类型的键?喜欢TypeOne
和TypeTwo
。或者我必须使用两个地图步骤来实现这一点......
swift - Swift 1.2 中可选展开的 Map 和 flatMap 区别
两者map
和flatMap
都定义在 上ImplicitlyUnwrappedOptional
,但根据文档,它们的定义(显然)不同:
func map(f: @noescape (T) -> U) -> U!
如果 self == nil,则返回 nil。否则,返回 f(self!)。
func flatMap(f: @noescape (T) -> U!) -> U!
返回 f(self)!当且仅当 self 和 f(self) 不为零。
我试着用一个简单的例子来使用它们:
但是即使是,它们也产生了相同的结果number
所以我的问题是,如果我申请或申请s nil.
,它们之间的实际区别是什么?我应该选择哪一个而不是另一个,什么时候?map
flatMap
ImplicitlyUnwrappedOptional
swift - 如何使用 swift flatMap 从数组中过滤掉选项
我对 flatMap 有点困惑(添加到 Swift 1.2)
假设我有一些可选类型的数组,例如
在 Swift 1.1 中,我会做一个过滤器,然后是这样的地图:
我一直在尝试使用 flatMap 几种方式来做到这一点:
和
我更喜欢最后一种方法(因为我不必强制展开$0!
......我对这些感到害怕并不惜一切代价避免它们)除了我需要指定 Array 类型。
是否有另一种方法可以根据上下文确定类型,但没有强制展开?
scala - Scala Function.tupled 与 f.tupled
我有以下 Scala 代码:
但是,最后一行太冗长了,所以我尝试了所有这些,但都没有编译。
data flatMap f
data flatMap f.tupled
data flatMap Function.tupled(f)
data flatMap {f _}
data flatMap (f _).tupled
data flatMap f(_)
我究竟做错了什么?唯一有效的是:
(data map Function.tupled(f)).flatten
我认为 amap
后面的flatten
总是可以替换为flatMap
,但是尽管上面的行编译了,但这不是:
data flatMap Function.tupled(f)
java - java中Spark DataFrame.flatMap的使用
我在 Java 中使用过 RDD.flatMap 函数。现在尝试使用 DataFrames。
他们说:
通过首先将一个函数应用于此 DataFrame 的所有行,然后将结果展平,返回一个新的 RDD。
指定者:接口RDDApi中的flatMap
但是当我尝试这个时Function1
,它迫使我重写很多很多未实现的方法。这就是我得到的:
这看起来很奇怪,但我继续制作evidence$4
:
我的意图是玩弄flatMap
(当然是在 DataFrames 上而不是在 RDD 上)。所以我不需要对Row
. 可以按原样返回输入而不做任何更改。
所以我想我只需要在apply
方法上进行更改。
但同样,我应该如何从中TraversableOnce<Row>
获得Row
?
另外,我尝试的方法是否正确?还是我错过了什么?
我正在使用 Apache Spark 1.3.1
scala - scala/spark中的平面映射
寻找有关如何使用火花在 scala 中处理某些问题的一些帮助。
我有:
这以 RDD 的形式构成了我的数据的一部分:
简而言之,我的数据集如下所示:
我想要做的是平面映射我的距离图(我可以做),但同时对于每个平面映射都DistanceMap
希望保留与之关联的字符串。所以我的结果数据看起来像这样:
如前所述,我可以使用以下方法对第一部分进行平面映射:
但我坚持如何保留原始数据第二部分中的字符串。
java - flatMap() 转换 LinkedList 流进入字符串流
我的目标正是标题所说的。我正在做的是:
getTitles()
返回 a LinkedList<String>
,我希望flatMap()
完成这项工作并创建一个字符串流而不是一个流LinkedList<String>
,但是 Eclipse 说:
类型不匹配:无法转换
LinkedList<String>
为Stream<? extends Object>
我怎样才能做到这一点?(我需要用流来做,这都是更大的流计算的一部分)
join - 加入spark时如何跳过空rdd
我想从 Cassandra 获得 2 rdd,然后加入他们。我想跳过空值。
使用 flatMap 可以解决这个问题,但我想知道如何使用地图解决这个问题
scala - scala flatmap 以获得正确的数据结构
我已经解析了数据并生成了以下 RDD:
在这里,我只显示 RDD 中的记录,我的目标是获得以下 RDD:我在哪里附加了第一个元素。
通过执行 flatMap 我失去了第一个元素并且无法访问它:
scala - 嵌套选项单子上的 FlatMap 或 For-comprehension
有人可以帮我将其转换为 flatMap 或用于理解吗?我知道如何处理嵌套选项的更琐碎场景。