我遇到以下scala示例，它解釋了aggregateByKey。 斯卡拉例：以上Scala代碼 val pairs=sc.parallelize(Array(("a",3),("a",1),("b",7),("a",5)))
import scala.collection.mutable.HashSet
//the initial value is a void Set. Adding an
假設我試圖刪除這個正則表達式「RT \ s * @ USER \ w \ w {8}：\ s *」 並且我想在我的RDD中刪除這種形式的正則表達式。 我現在RDD是： text = sc.textFile(...)
delimited = text.map(lambda x: x.split("\t"))
和這裏就是我試圖刪除正則表達式的一部分。 我試着做下面的RDD轉換來擺脫每一個匹配這個
我想將不同的聚合函數應用於pyspark數據框中的不同列。繼計算器一些建議，我嘗試這樣做： the_columns = ["product1","product2"]
the_columns2 = ["customer1","customer2"]
exprs = [mean(col(d)) for d in the_columns1, count(col(c)) for c in the_