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谁能解释一下reducebykey、groupbykey、aggregatebykey 和combinebykey 之间的区别?我已阅读有关此的文档,但无法理解确切的区别. 有例子的解释会很棒. 解决方案 groupByKey: 语法: sparkContext.textFile("hdfs://").flatMap(line => line.split(" ") ).map
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我之前问过一个关于增强一些代码的问题,此处.@Holger 给了我正确的回应,他说: 每当您发现自己使用还原收集器时groupingBy,你应该检查toMap是否更合适 这似乎是一种模式!他建议我做的事情非常完美. 这是一个众所周知的模式吗?为什么 toMap 比(在某些情况下)结合 groupingBy 和 reducing 更好? 解决方案 通过使用这两个收集器的经验
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我正在尝试将某些文件转换为ProRes. 转换中相当重要的一部分是: 将帧数从60减少到30 每2帧融合到一个帧中,并实现更加流畅的移动. (一种简单的运动模糊) 我已经尝试过-blend命令,但是无法将其识别为命令. -i source.mp4 -r 30 -vcodec prores_ks -profile:v 0 Output.mov 如何在ffmpeg中进行融合来减
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我之前曾问过一个有关增强某些代码的问题, 每当您发现将还原剂收集器与 groupingBy,您应该检查toMap是否更合适 这似乎是一种模式!他建议我做的事很完美. 这是众所周知的模式吗?为什么toMap比(在某些情况下)结合groupingBy和reducing更好? 解决方案 通过使用两个收集器的经验,这种模式变得显而易见.您会在Stackoverflow上找到几个问题与
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我有一个包含2列和3659行的数据框 `df` 我正在尝试通过在此数据框中平均每10或13行减少数据集,所以我尝试了以下内容: #每组行数 n = 13 #组数 n_grp = nrow(df) / n round(n_grp,0) #行索引(每组一个向量) idx_grp #计算所有组的col方法 res
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