spark中算子详解：aggregateByKey

最新推荐文章于 2024-03-11 23:50:50 发布
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Spark中aggregateByKey算子详解介绍
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08-16 493
上一篇文章我们讲述了如何使用 `reduceByKey` 这个算子按照key进行聚合，本文中继续提出另外一个算子 `aggregateByKey` ，它同样可以实现按照key进行聚合，而且比 `reduceByKey` 更为灵活，对于 `reduceByKey` 来说分区内和分区间的聚合规则是相同的，都是传入的函数逻辑，而 `aggregateByKey` 能够在分区内和分区间实现不同的聚合逻辑。
Spark算子[09]：aggregateByKey、aggregate详解
行走的树
12-11 1669
aggregateByKeyaggregateByKey的用法同combineByKey，针对combineByKey的三个参数： createCombiner: V => C，mergeValue: (C, V) => C，mergeCombiners: (C, C) => C 将createCombiner: V => C替换成一个初始值 C ，相当于aggregateByKey的三个参数为
Spark 中的 aggregateByKey
King_S_H的博客
06-11 869
直译过来是 按照 Key 进行聚合源码如下:说明:第一个参数是， 给每一个分区中的每一种key一个初始值 第二个是个函数， Seq Function， 这个函数就是用来先对每个分区内的数据按照 key 分别进行定义进行函数定义的操作 第三个是个函数， Combiner Function， 对经过 Seq Function 处理过的数据按照 key 分别进行进行函数定义的操作也可以自定义分区器, 分区器有默认值整个流程就是:在 kv 对的 RDD 中，按 key 将 value 进行分组合并，合并时，将每个
Spark aggregateByKey函数使用
weixin_54927949的博客
02-09 1249
Spark中 RDD 为一个抽象类，是一个分布式数据集 包含五个特征 1. 一个分区的列表 2. 一个计算函数compute，对每个分区进行计算 3. 对其他RDDs的依赖（宽依赖(有shuffle)、窄依赖(无shuffle)）列表 4. 对key-value RDDs来说，存在一个分区器（Partitioner）【可选的】 5. 对每个分区有一个优先位置的列表【可选的】 PairRDD key-value 类型的 RDD 首先参考下 aggregateByKey.
Spark:aggregateByKey算子
weixin_48109576的博客
08-08 231
aggregateByKey在spark中是Transformation且产生shuffle 他是一个柯里化方法,只有(K,V)形式对偶元组才能调 源码: 可以看到,传入参数zeroValue代表初始值, defaultPartition是默认分区器.底层调的HasPartitioner,它的特点是二个rdd比较取max的分区 先与初始值在分区内相加,在全局聚合,初始值只在分区内(局部)聚合才相加 val pairRDD = sc.parallelize(List(("cat",2)...
Spark操作：Aggregate和AggregateByKey
weixin_34200628的博客
06-13 110
1. Aggregate Aggregate即聚合操作。直接上代码： import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object AggregateTest { def main(args:Array[String]) = { // 设置运行环境 val conf = new SparkConf(...
人工智能图像识别四大算子
qq_59931372的博客
01-18 1万+
图像识别（Image Recognition）是人工智能的一个重要研究领域。它以图像的主要特征区域（检测目标）为基础，通过数据获取一系列的相关处理，并采用各种算法来对目标图像进行检测，识别与理解。其中，图象是承载检测目标的载体，而检测目标则需事先进行特征提取，归纳。最终通过相应的算法分离出来。通常情况下，一个图像识别系统主要由图像分割图像特征提取，分类与识别3个部分组成。
Spark常用算子详解汇总 ： 实战案例、Java版本、Scala版本
行走的树
12-18 2799
Spark算子[01]：foreach，foreachPartition Spark算子[02]：coalesce，repartition Spark算子[03]：mapPartitions，mapPartitionsWithIndex 源码实战案例分析 Spark算子[04]：map，flatMap，mapToPair，flatMapToPair Spar
用spark的算子aggregateByKey举例
09-04
- *1* *2* *3* [详解Spark核心算子 : aggregateByKey和combineByKey](https://blog.youkuaiyun.com/f_n_c_k/article/details/88718262)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_...
【人工智能】遗传算法
weixin_43869409的博客
02-12 3783
Pxifxi∑j1NfxjPxi​∑j1N​fxj​fxi​​可得P(s1) = P(13) = 0.14，P(s2) = 0.49， P(s3) = 0.06， P(s4) = 0.31① 在［0, 1］区间内产生一个均匀分布的随机数r。② 若r ≤ q1 ,则染色体x1被选中。③ 若qk-1< r ≤ qk( 2 ≤ k ≤ N )，则染色体 xk 被选中。qi 称为染色体xi (i=1, 2, …, n)的积累概率qi∑j1。
Spark描述以下算子的区别与联系groupByKey、reduceByKey、aggreageByKey
最新发布
kxg916361108的博客
03-11 732
总的来说，reduceByKey比groupByKey更常用且性能更好，因为它可以在每个分区内进行局部聚合，减少了数据的传输量。而aggregateByKey相比reduceByKey更加灵活，允许指定初始值和不同的逻辑函数，但需要用户提供更多的聚合逻辑。
ai算子是什么_从硬件到算法框架，华为AI生态战略解读
weixin_39968592的博客
11-27 5375
一项新的研究发现，人工智能若要发挥出全部的潜能，整个业界和制定政策的相关部门都需要齐心协力，共同促进 AI 生态系统的建立。目前中国人工智能正处于由局域智能向全域智能转变的阶段。现阶段，在大家都沉浸在 AI 的研究和突破中时，却鲜有企业能注意到构建人工智能生态系统的重要性。然而生态系统才是决定 AI 是否可以成功赋能行业、产业的关键因素。那么，什么是人工智能的生态系统呢？目前中国 AI ...
ai算子是什么_AI当自强：独家揭秘旷视自研人工智能算法平台Brain++
weixin_39628070的博客
10-27 447
转载自：机器之心随着深度学习逐渐从实验室走向工业应用，各大企业都在探索构建算法架构、实现模型的工具和平台。和使用 TensorFlow 或 PyTorch 等开源框架的公司不同，旷视走向了一条自主研制的道路，建立了从算法研发到部署应用的全流程、一站式人工智能算法平台 Brain++。在 Brain++ 投入使用 5 年之际，机器之心在此为读者揭开 Brain++ 的神秘面纱。如果说算法模型是果实，...
Spark操作—aggregate、aggregateByKey详解
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午夜阳光
02-23 3万+
aggregateByKey函数对PairRDD中相同的Key值进行聚合操作，在聚合过程中同样使用了一个中立的初始值。和aggregate函数类似，aggregateByKey返回值的类型不需要和RDD中value的类型一致。因为aggregateByKey是对相同Key中的值进行聚合操作，所以aggregateByKey'函数最终返回的类型还是PairRDD，对应的结果是Key和聚合后的值，而a
图像特征提取三大法宝：HOG特征、LBP特征、Haar-like特征
老笨妞
01-23 1万+
转自http://dataunion.org/20584.html （一）HOG特征 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行
算法中的算子是什么意思,图像处理一样理解
GoodShot的专栏
09-30 2万+
数学中的映射,当映射的作用是把函数映成函数,或者函数映成数的时候,这个映射常常叫做算子. 比如微分算子D,把就是把函数f作用后,把f映成f的导函数. 拉普拉斯算子是一种二阶微分算子. 图像处理里都把图像看成R^2上的函数，每个像素只是这个函数的采样点。 在这个意义下，算子就是把一个R^2上的函数变化到另一个R^2上的函数的一个变换。 (表面上看，原图每个点到另一幅图的
Spark 中的 aggregateByKey 最清晰阐释
RayfunC的博客
03-06 2347
直译过来是 按照 Key 进行聚合 源码如下: 说明: 第一个参数是， 给每一个分区中的每一种key一个初始值 第二个是个函数， Seq Function， 这个函数就是用来先对每个分区内的数据按照 key 分别进行定义进行函数定义的操作 第三个是个函数， Combiner Function， 对经过 Seq Function处理过的数据按照 key 分别进行进行函数定义的操作 也可...
[Halcon] 机器视觉中常用算子
learyuan的博客
04-09 3492
1.前言    在机器视觉中，图像处理是必不可少的步骤。一般而言，调用第三方图像处理函数库是视觉软件方便快捷开发的一种手段。而在这其中，德国付费软件Halcon是行业内使用较多的一款图像处理函数库。本人现在接触学习使用的是Halcon12.0版本，通过本文，将一些常见的，开发中使用的Halcon算子简单解析，总结与归纳。2.图像采集2.1 本地图像    本地图像读取通过文件名读取图像，例如通过 ...
Spark核心算子详解：Transformations操作
这些算子帮助用户在Spark中处理和分析大规模数据。以下是对这些算子的详细解释： 1. `map(func)`：这是一个非常基础的算子，它接收一个函数`func`，将数据集中的每个元素通过`func`进行转换，然后返回一个新的数据...
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