文章公众号首发，关注 程序员哆啦A梦 第一时间获取最新的文章 ❤️笔芯❤️~ 21. 合并两个有序链表 一、题目描述 将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。...l2 = [1,3,4] 输出：[1,1,2,3,4,4] 输入：l1 = [], l2 = [] 输出：[] 输入：l1 = [], l2 = [0] 输出：[0] 二、思路分析 使用递归来解，将两个链表头部较小的一个与剩下的元素合并...删除排序数组中的重复项 一、题目描述 给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。...slowP]) { slowP++; nums[slowP] = nums[fastP]; } } return slowP + 1; }; 总结： 删除排序数组中的重复项...，合并两个有序链表-题解！
去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 以及各式各样的个性化汇总教程...我们可以开始尝试分析一些文献的公共数据集啦，不过在处理那些数据的过程中，我们还需要传授给大家几个小技巧。...合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下，你的同一个实验项目的多个FCS文件，它们的抗体顺序并不一致。...prepData(fs, panel, md, features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到，两个数据集的...SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。
题目OJ链接：27.移除元素 【分析题目】我们首先需要来判断一下这个数组是否为空或者数组的长度是否为0，如果是的话，不用计算直接返回0； 然后，我们可以定义一个数字 i 和 j 。...i 表示数组原来的下标。j 表示数组新的下标。用一个循环遍历数组，用 if 语句来判断一下 nums中的元素是否为val，不是val 则存到位 j 下标中。...删除有序数组中的重复项 【分析题目】这是一个升序数组，因此不需要考虑排序的问题。...合并两个有序数组 【分析题目】此题可以偷（只因）机取巧。大聪明必备（bushi） 我们可以直接把nums2放到nums1中0位置处，在用Arrays.sort();快排直接解决。...今天的做题就到这里8️⃣，每日“一”题。
创建 – Value - RDD (1) parallelize：从驱动程序中对一个集合进行并行化，每个集合元素对应RDD一个元素 (2) textFile：读取外部数据集，每行生成一个RDD元素 2....：对两个RDD 进行连接操作，确保第二个RDD的键必须存在 (4) leftOuterJoin：对两个RDD 进行连接操作，确保第一个RDD的键必须存在 (5) cogroup：将两个RDD 中拥有相同键的数据分组到一起...比如发送一个较大的只读查询表，甚至是机器学习的一个较大的特征向量。 3. 基于分区的编程 基于分区对数据进行操作可以让我们避免为每个数据元素进行重复的配置工作。...可以精确的即时显示出当前执行的代码。 (4) 环境页面：调式Spark配置项 这里的配置项是应用的真实的配置项。可以检查我们的配置是否生效。...配置项 设置Spark的配置有几种方式，优先级从高到低分别为： (1) 在用户代码中显示调用sparkConf.set()设置的配置项 (2) 其次是通过spark-submit传递的参数 (3) 再次是写在配置文件中的配置值
pairRDD.filter( content -> { return content.equals('s') ; }) ; } 3. flatMap()类似与Map(),不过这个map，返回值是一个数据项集合...，而不是一个单项的数据项。...但是使用union函数时必须抱枕RDD的理性是相同。 7. distinct()；去重操作。将重复的内容排除掉。 8. intersection() : 返回两个数据集的交集。...collect() 在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素。通常用于filter或其它产生了大量小数据集的情况。 count() 返回数据集中元素的个数。...Spark将在每个元素上调用toString方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录。
pairRDD.filter( content -> { return content.equals('s') ; }) ; } flatMap()类似与Map(),不过这个map，返回值是一个数据项集合...，而不是一个单项的数据项。...将重复的内容排除掉。 intersection() : 返回两个数据集的交集。 groupByKey(): 进行分组。默认情况下并行情况是根据父RDD的分区数来确定的。...将两个数据进行聚合成一个操作，对于容器的操作也进行的比较方便 collect()在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素。通常用于filter或其它产生了大量小数据集的情况。...Spark将在每个元素上调用toString方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录。
通过在写入过程中执行同步合并以更新版本并重写文件。 读时合并 : 使用列式（例如parquet）+ 基于行（例如avro）的文件格式组合来存储数据。...因此，对于日志重复数据删除等用例（结合下面提到的过滤重复项的选项），它可以比插入更新快得多。插入也适用于这种用例，这种情况数据集可以允许重复项，但只需要Hudi的事务写/增量提取/存储管理功能。...Hudi如何处理输入中的重复记录 在数据集上执行 upsert操作时，提供的记录包含给定键的多条记录，然后通过重复调用有效负载类的 preCombine方法将所有记录合并为一个最终值。...默认情况下会选择最大值的记录（由 compareTo决定）。 对于 insert或 bulk_insert操作，不执行 preCombine。因此，如果你的输入包含重复项，则数据集也将包含重复项。...如果您不希望重复的记录，请使用upsert或在数据源或deltastreamer中指定删除重复数据的配置项。 15.
如何查询刚写入的Hudi数据集 除非启用了Hive同步，否则与其他任何源一样，通过上述方法写入Hudi的数据集可以简单地通过Spark数据源进行查询。...Hudi如何处理输入中的重复记录 在数据集上执行 upsert操作时，提供的记录包含给定键的多条记录，然后通过重复调用有效负载类的 preCombine方法将所有记录合并为一个最终值。...默认情况下会选择最大值的记录（由 compareTo决定）。 对于 insert或 bulk_insert操作，不执行 preCombine。因此，如果你的输入包含重复项，则数据集也将包含重复项。...如果您不希望重复的记录，请使用upsert或在数据源或deltastreamer中指定删除重复数据的配置项。 5....如何将Hudi配置传递给Spark作业 这里涵盖了数据源和Hudi写入客户端（deltastreamer和数据源都会内部调用）的配置项。
1.层次聚类算法 层次聚类算法是对给定的数据集进行层次的分解，直到达到某个终止条件为止。具体可以分为凝聚和分裂两种方式。...，如果它们的距离小于 ，则将它们合并为一类 重新计算新的类与所有其它旧类之间的距离 重复第2步和第3步，直到所有的类无法再进行合并为止 其中步骤3中类与类之间距离的计算方法有3种，分别为： Single...基于距离的聚类算法的优点是速度比较快，但是它们都是通过两个文档共同出现的词的多少来衡量文档的相似性，而缺乏在语义方面的考虑。...1.基于Spark的LDA并行化计算 Spark是继Hadoop之后新一代的大数据并行计算框架，是目前大数据分析的利器。...表1 基于Spark的LDA聚类系统性能情况 四.总结 文智平台文本聚类系统使用Spark对文本数据进行LDA聚类，可以从语义的层面上挖掘出用户数据中的热门话题。
重大变化 Spark SQL INSERT INTO 行为 在 0.14.0 版本之前，Spark SQL 中通过 INSERT INTO 摄取的数据遵循 upsert 流程，其中多个版本的记录将合并为一个版本...此策略确定当正在摄取的传入记录已存在于存储中时采取的操作。此配置的可用值如下： • none：不采取任何特定操作，如果传入记录包含重复项，则允许 Hudi 表中存在重复项。...这些索引所需的每个文件的开销使得它们对于具有大量文件或记录的数据集效率较低。 另一方面，Hbase 索引为每个记录键保存一对一的映射，从而实现随数据集大小扩展的快速性能。...在 Hudi 0.14.0 中，我们添加了一种新的、更简单的方法，使用名为 hudi_table_changes 的表值函数来获取 Hudi 数据集的最新状态或更改流。...Spark 中新的 MOR 文件格式读取器 基于 RFC-72 旨在重新设计 Hudi-Spark 集成的提案，我们引入了用于 MOR（读取合并）表的实验性文件格式读取器。
多模式索引 在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。...元数据表中添加了两个新索引： 布隆过滤器索引包含文件级布隆过滤器，以便在进行writer更新插入期间将主键查找和文件修剪作为布隆索引的一部分。...列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件修剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...，允许利用数据跳过对于所有数据集，无论它们是否执行布局优化程序（如聚类）。...简化Utilities程序包 在 0.11.0 中，hudi-utilities-slim-bundle添加了一个新项以排除可能导致与其他框架（如 Spark）发生冲突和兼容性问题的依赖项。
，它对每个key对应的项进行计数。...当前的小数据集显然不会出现这种问题但他可能会在处理大规模数据时爆发严正的问题。这不一定会发生，但他可能会发生。groupByKey在某些情况下是可以的。.../data/all") val rdd=df.coalesce(10).rdd Spark有两个内置的分区器，你可以在RDD API中调用，他们适用于离散值划分的HashPartitioner...(基于哈希值的分区）以及RangePartitioner(根据数值范围分区)，这两个分区器分别针对离散和连续值。...有时，因为数据量很多并存在严正的数据倾斜（由于某些key对应的value项比其他key对应的value项目多很多导致的数据倾斜），你将需要实现一些非底层的分区方法。
运行机制Spark中，数据集被抽象为分布式弹性数据集（Resilient Distributed Datasets, RDDs）。...Spark应用程序通常是由多个RDD转换操作和Action操作组成的DAG图形。在创建并操作RDD时，Spark会将其转换为一系列可重复计算的操作，最后生成DAG图形。...(func)：与map类似，但每个输入项都可以映射到多个输出项，返回一个扁平化的新RDDunion(otherDataset)：将一个RDD与另一个RDD进行合并，返回一个包含两个RDD元素的新RDDdistinct...(numTasks))：移除RDD中的重复项，返回包含不同元素的新RDDgroupByKey(numTasks)：将RDD中有相同键的元素分组成一个迭代器序列，返回一个(key, iterable)对的新...：波士顿房价数据集相对比较干净，但在实际应用中可能会出现缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗或处理。
，返回一个新的数据集，包含两个数据集的交集数据；Return a new RDD that contains the intersection of elements in the source dataset...and the argument. distinct([numPartitions])) distinct([numTasks]))是数据去重，返回一个数据集，是对两个数据集去除重复数据，numTasks...，在一个（K,V)对的数据集上使用，返回一个（K,V）对的数据集，key相同的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起。...{} ；seqOp: (U,T)=> U，seq操作符，描述如何将T合并入U，比如如何将item合并到列表 ；combOp: (U,U) =>U，comb操作符，描述如果合并两个U，比如合并两个列表 ；...foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。
可以快速启动读取内存进行计算 hadoop的job只有map和reduce操作，表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs，造成大量的io操作，多个job需要自己管理关系 spark的迭代计算都是在内存中进行的...rdd分布式弹性数据集，简单的理解成一种数据结构，是spark框架上的通用货币。 所有算子都是基于rdd来执行的，不同的场景会有不同的rdd实现类，但是都可以进行互相转换。...als会对稀疏矩阵进行分解，分为用户-特征值，产品-特征值，一个用户对一个产品的评分可以由这两个矩阵相乘得到。...根据两个阈值来划分数据，以随机的一个数据点作为canopy中心。 计算其他数据点到其的距离，划入t1、t2中，划入t2的从数据集中删除，划入t1的其他数据点继续计算，直至数据集中无数据。...一个频繁项集的子集也是频繁项集，针对数据得出每个产品的支持数列表，过滤支持数小于预设值的项，对剩下的项进行全排列，重新计算支持数，再次过滤，重复至全排列结束，可得到频繁项和对应的支持数。
SparkPlanner 优化后的逻辑执行计划OLP依然是逻辑的，并不能被spark系统理解，此时需要将OLP转换成physical plan 从逻辑计划/OLP生成一个或多个物理执行计划，基于成本模型...SQL中经典的常见优化规则有， 谓词下推（predicate pushdown） 常量累加（constant folding） 列值裁剪（column pruning） Limits合并（combine...合并2个节点，就可以减少树的深度从而减少重复执行过滤的代价 CombineLimits, //合并Limits CombineUnions, // Constant...比如join只是一个抽象概念，代表两个表根据相同的id进行合并，然而具体怎么实现这个合并，逻辑执行计划并没有说明 ?...CBO on CBO中常见的优化是join换位，以便尽量减少中间shuffle数据集大小，达到最优输出。 Job UI ?
3.2 弹性分布式数据集 本节简单介绍RDD，并介绍RDD与分布式共享内存的异同。...进行这样的细分是由于不同的数据类型处理思想不太一样，同时有些算子是不同的。 3.2.3 Spark的数据存储 Spark数据存储的核心是弹性分布式数据集（RDD）。...例如，支持Hash分区（按照数据项的Key值取Hash值，Hash值相同的元素放入同一个分区之内）和Range分区（将属于同一数据范围的数据放入同一分区）等分区策略。 下面具体介绍这些算子的功能。...图3-12中的每个方框代表一个分区，通过distinct函数，将数据去重。例如，重复数据V1、V1去重后只保留一份V1。...reduceByKey是更简单的一种情况，只是两个值合并成一个值，所以createCombiner很简单，就是直接返回v，而mergeValue和mergeCombiners的逻辑相同，没有区别。
[CBO 总代价] 而每个执行节点的代价，分为两个部分 该执行节点对数据集的影响，或者说该节点输出数据集的大小与分布 该执行节点操作算子的代价 每个操作算子的代价相对固定，可用规则来描述。...而执行节点输出数据集的大小与分布，分为两个部分：1) 初始数据集，也即原始表，其数据集的大小与分布可直接通过统计得到；2)中间节点输出数据集的大小与分布可由其输入数据集的信息与操作本身的特点推算。...所以，最终主要需要解决两个问题 如何获取原始数据集的统计信息 如何根据输入数据集估算特定算子的输出数据集 Statistics 收集 通过如下 SQL 语句，可计算出整个表的记录总数以及总大小 ANALYZE...例如可以直接将两个 bin 的 HyperLogLog 值合并算出这两个 bin 总共的 distinct count，而无须从重新计算，且合并结果的误差可控 算子对数据集影响估计 对于中间算子，可以根据输入数据集的统计信息以及算子的特性...该值可根据 A < 15 的 5 个 bin 的 ndv 通过 HyperLogLog 合并而得，无须重新计算所有 A < 15 的数据。
Spark 中的 RDD 机制理解吗？ rdd 分布式弹性数据集，简单的理解成一种数据结构，是 spark 框架上的通用货币。...cogroup 的函数实现：这个实现根据要进行合并的两个 RDD 操作，生成一个 CoGroupedRDD 的实例，这个 RDD 的返回结果是把相同的 key 中两个 RDD 分别进行合并操作，最后返回的...RDD 的 value 是一个 Pair 的实例，这个实例包含两个 Iterable 的值，第一个值表示的是 RDD1 中相同 KEY 的值，第二个值表示的是 RDD2 中相同 key 的值。...对于缩小数据量，有以下几条建议： 若两个 RDD 都有重复的 key，join 操作会使得数据量会急剧的扩大。...基于 mapreduce 框架的 Hadoop 主要分为 map 和 reduce 两个阶段，两个阶段完了就结束了，所以在一个 job 里面能做的处理很有限；spark 计算模型是基于内存的迭代式计算模型
你可以把它当成是Python list当中的extend操作，同样和extend一样，它并不会做重复元素的检测，所以如果合并的两个集合当中有相同的元素并不会被过滤，而是会被保留。...上图当中灰色阴影部分就是A和B两个集合的差集，同样，这个操作也会执行shuffle，非常耗时。...在这个例子当中，我们的reduce函数是将两个int执行加和，reduce机制会重复执行这个操作将所有的数据合并，所以最终得到的结果就是1 + 3 + 4 + 7 = 15. fold 除了reduce...当我们执行aggregate的时候，spark并不是单线程执行的，它会将nums中的数据拆分成许多分区，每个分区得到结果之后需要合并，合并的时候会调用这个函数。...如果我们只是简单地调用行动操作，那么spark会多次重复计算RDD和它对应的所有数据以及其他依赖，这显然会带来大量开销。
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