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有一个包含 N 个整数的集合 S,每个整数的值 1fair 的数学含义也需要定义(例如,目标可以是最小化分区值与集合 S 的平均值的标准偏差(即 sum(S)/k)) 例如S = {10, 15, 12, 13, 30, 5}, k=3 一个好的分区应该是 {30}, {10, 15}, {12, 13, 5} 一个坏的分区是 {30, 5}, {10, 15}, {12, 13
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我有一个数组,我需要将它分成 3 个元素的子数组.我想用迭代器来做到这一点,但我最终迭代到数组的末尾并出现段错误即使我没有取消引用迭代器.给定:auto foo = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 }; 我在做: auto bar = cbegin(foo);for (auto it = next(bar, 3); it 现在我可以通过定义一个 finish
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假设我有一个列表和一个过滤功能.使用类似 >>>过滤器(λ x:x > 10,[1,4,12,7,42])[12, 42] 我可以获得符合条件的元素.有没有我可以使用的函数来输出两个列表,一个匹配的元素,一个剩余的元素?我可以调用 filter() 函数两次,但这有点难看 :) 编辑:元素的顺序应该是守恒的,我可能有多次相同的元素. 解决方案 试试这个: def parti
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如果我不知道表包含多少个不同的键值,是否可以根据列值自动将表拆分为多个文件?是否可以将键值放入文件名中? 解决方案 这是我们的 top ask(之前已经也在 stackoverflow 上询问 :).我们目前正在研究它,希望能在夏天推出. 在那之前,您必须编写一个脚本生成器.我倾向于使用 U-SQL 来生成脚本,但您可以使用 Powershell 或 T4 等来完成. 这是一个例子
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问题陈述:我有以下问题: 3D 空间中有超过 10 亿个点.目标是找到在给定距离R内具有最多邻居数的前N个点.另一个条件是前N个点中任意两点之间的距离必须大于R.这些点的分布是不均匀的.空间的某些区域包含很多点是很常见的. 目标:寻找一种可以很好地扩展到许多处理器并且内存要求很小的算法. 想法:由于分布不均匀,正态空间分解不足以解决此类问题.均匀划分点数的不规则空间分解可能会帮助
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DataFrame repartition() 和 DataFrameWriter partitionBy() 方法有什么区别? 我希望两者都习惯于“根据数据框列对数据进行分区"?或者有什么区别? 解决方案 如果您运行 repartition(COL),您会在计算过程中更改分区 - 您将获得 spark.sql.shuffle.分区(默认:200)分区.如果您随后调用 .write,
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根据 Apache Flink 文档,KeyBy 转换在逻辑上将流划分为不相交的分区.具有相同键的所有记录都分配到同一个分区. KeyBy 是 100% 逻辑转换吗?它不包括用于跨集群节点分布的物理数据分区吗?如果是这样,那么如何保证所有具有相同key的记录都被分配到同一个分区? 例如,假设我们从 n 个节点的 Apache Kafka 集群获取分布式数据流.运行我们的流式作业的 Ap
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我想对数组进行分区(例如 [1,2,3,4,5,6,7,8]),第一个分区应该保留偶数值,第二个是奇数值(示例结果: [2,4,6,8,1,3,5,7]). 我设法使用内置的 Array.prototype 方法两次解决了这个问题.第一个解决方案使用 map 和 sort,第二个只有 sort. 我想做第三个使用排序算法的解决方案,但我不知道使用什么算法来划分列表.我正在考虑冒泡排序,
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我有一个向量,例如 c(1, 3, 4, 5, 9, 10, 17, 29, 30) 我想将“相邻"元素组合在一起在不规则的向量中形成一个规则的连续序列,即增加 1,导致: L1:1 L2:3,4,5 L3:9,10 L4:17 L5:29,30 原始代码(来自前 C 程序员): partition.neighbors 现在我明白了 a) R 不是 C (尽管有大括
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我如何以 CSV 文件格式为每个用户导出 30 个用户的邮件地址.我已经试过了 $users = Get-ADUser -Filter * -Properties Mail$nbCsv = [int][Math]::Ceiling($users.Count/30)For($i=0; $i -le $nbCsv; $i++){$arr=@()For($j=(0*$i);$j -le ($i +
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DataFrame repartition()和DataFrameWriter partitionBy()方法之间有什么区别? 我希望两者都用于“基于dataframe列对数据进行分区"吗?还是有什么区别? 解决方案 如果运行 repartition(COL),则会在计算过程中更改分区-您将获得 spark.sql.shuffle.分区(默认值:200).如果再调用 .write ,
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我尝试优化两个Spark数据帧之间的联接查询,我们将它们称为df1,df2(在公共列"SaleId"上联接).df1非常小(5M),因此我在Spark集群的节点之间广播了它.df2非常大(200M行),因此我尝试通过"SaleId"对其进行存储/重新分区. 在Spark中,按列划分数据和按列存储数据有什么区别? 例如: 分区: df2 = df2.repartition(10
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根据Apache Flink文档,KeyBy转换在逻辑上将流划分为不相交的分区.具有相同键的所有记录都分配给相同的分区. KeyBy是否100%进行逻辑转换?它不包括用于在群集节点之间分布的物理数据分区吗?如果是这样,那么如何保证所有具有相同键的记录都分配给相同的分区? 例如,假设我们从n个节点的Apache Kafka集群中获取分布式数据流.运行我们的流作业的Apache Flink
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我正在处理的模式的客户数量很少,每个客户的数据很多。 在确定分区策略时,我的第一个想法是按customer_id进行分区,然后按天间隔按范围进行分区。但是,您不能在子分区中使用间隔。 最终,我想要一种为新客户自动创建分区的方法,并为新客户创建每日自动分区客户数据。所有应用程序查询均处于customer_id级别,并指定了不同的日期范围。 此 post 几乎相同,但是答案涉及逆转分
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相关问题: 划分列表的算法将数字分为2个相等的总和列表 将列表分为两部分他们的总和彼此最接近 让我们假设我有一个列表,其中完全包含2k元素.现在,我愿意将其分为两个部分,每个部分的长度为k,同时尝试使这些部分的总和尽可能相等. 快速示例: [3, 4, 4, 1, 2, 1]可能会拆分为[1, 4, 3] and [1, 2, 4],并且总和差将为1 现在-如果零件可以具
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此问题基于我在这里提出的问题:在选定数据范围内创建数据分区,以将其输入caret :: train函数进行交叉验证)。 我正在使用的数据如下所示: df
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我有一个用于记录事件的表。 有时会有重叠的日志条目,因为可以同时记录2个设备。这不是至关重要的,因为最终报告应大致(正确)概述ON-> OFF期间。 下面是一个示例,第3列仅用于图示: 它不存在。 ActionTaken ID ID_of_next_OFF 接通1 3 接通2 6 断开3 接通4 7 接通5 8 断开6 断开7 已关闭8 已打开9 10 已关
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我想以一种特定的方式为一个集合生成分区:我需要在生成这些分区的过程中过滤掉所有大小不为N的分区。通用解决方案是“ 生成所有“唯一”子集 对于具有以下子集的集合 S : [a,b,c] [a,b] [c] [d,e,f] [d,f] [e] 和以下“唯一”元素: a,b,c,d,e,f 以参数 N = 2 应为:
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我想为下面的数据框创建千斤顶数据分区,并在 caret :: train 中使用这些分区(例如 caret :: groupKFold()生成)。但是,要注意的是,我想将测试点限制为大于16天,而将其余数据用作训练集。 df
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我正在使用SQL Server 2012,我具有以下示例数据 日期类型符号价格 6/30 / 1995 gaus 313586U72 109.25 6/30/1995 gbus 313586U72 108.94 6/30/1995 csus NES 34.5 6/30/1995 lcus NES 34.5 6/30/1995 lcus NYN 40.25 6/30/19
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