如何防止"collect/keep“函数的结果扁平化 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码

hadoop3.3.0的安装包，里面有winutils，防止pycharm写代码的过程中报错补充： PyCharm构建Python project 项目规划项目名称：Bigdata25-...从哪里导保 # 2-如何理解算子？...从哪里导保 # 2-如何理解算子？...切记忘记上传python的文件，直接执行注意1：自动上传设置注意2：增加如何使用standalone和HA的方式提交代码执行但是需要注意，尽可能使用hdfs的文件，不要使用单机版本的文件...总结函数式编程 #Python中的函数式编程 #1-map(func, *iterables) --> map object def fun(x): return x*x #x=[1,2,3,4,5

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Stream map和flatmap的区别

一介绍 1. map 把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素个数相同的数组流。 2....flatMap FlatMap()操作具有对该流的元素应用一对多变换的效果，然后将所得到的元素展平到新的流中。 flat是扁平的意思。它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。...flapMap应用一般是先map 再flatMap, 先将每个元素做处理，然后将两个处理结果flat 平铺合并，返回一个完整的数据。...(Collectors.toList()); System.out.println(result); } 上述code运行结果扁平化的理解: 在上述代码里:outer的例子,...我们可以理解未我们这里是把一个像[[1,2]，[3,4]，[5]，[6]，[7,8,9]]这样的具有“两个层次”的结构进行了扁平化,这里扁平化意味着将其转化为“一个一级”结构：[1,2,3,4,5,6,7,8,9

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VFP的过程或函数如何接收数组参数或返回一数组结果？

一、给过程或函数传递一个数组参数。 LOCAL ARRAYabc[5] abc[1]="A" abc[2]="B" abc[3]="C" abc[4]="D" abc[5]="E" CLEAR ?...sendarr(@abc) Function sendarr Lparameters ltarray_b RETURN ltarray_b[3] Endfun 这里的传值，我们注意一个@，这个小老鼠...数据传值，使用的是地址引用传值。二、过程或函数传递返回一个数组。 LOCAL ARRAY abc[5] abc=returnarr() ?abc[1] ?abc[2] ?abc[3] ?...三、过程或函数传递返回几个数组。 LOCAL ARRAY a[5] LOCAL ARRAY b[3] returnarr_more(@a,@b) ?a[1] ?a[2] ?a[3] ?b[1] ?...ENDFUNC 上面的代码，其实是引用址传递，过程或函数直接改变传递参数的值，而已。所以我们也可以看到有些函数的参数，有一个是返回值参数。就是上面的用法。好了。总结这些，为狐友们参考！

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4.2.Java8 Stream简单的应用

数据处理操作：流的数据处理功能支持类似于数据库的操作，以及函数式编程语言中的常用操作，如filter、map、reduce、find、match、sort等。...2）排序：sort 3）去重：distinct 4）映射：map map方法，它会接收一个函数作为参数，这个函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。...9）流的扁平化（稍后会有专门的一篇文章来讲解流的扁平化） flatMap方法，可以将生成的单个流合并起来，即扁平化一个流。..., name=Tomcat], 2=User [id=2, name=Apache], 3=User [id=3, name=Nginx]} 示例二：如何把list中的每个map中的id取出来，转换成list...//直接将输出结果拼接 System.out.println(list.stream().collect(Collectors.joining())); //每个输出结果之间加拼接符号

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Java Stream flatMap解析

flatMap 对流扁平化处理运行如下代码 String[] words = new String[]{"Hello", "World"}; List<String...item.getClass()); return Arrays.stream(item); }) .collect...(Collectors.toList()); 输出 class [Ljava.lang.String; class [Ljava.lang.String; Function接口的文档 /** * 表示接受一个参数并产生结果的函数...* * 这是一个函数接口, 其函数方法是apply * * @param 函数的输入类型 * @param 函数结果的类型 * * @since 1.8 */ @FunctionalInterface...String#split 返回为String[], 此时流类型为 Stream 再用flatMap处理, String[]就是上一层流的元素类型, 扁平化后流内元素变为String

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如何在 Scala 中科学地操作 collection（一）集合类型与操作

collect 操作得到的集合虽然和原集合不一样，但是仔细观察，可以看到 collect 操作得到的结果是 map 操作得到结果的子集，而且元素的个数和 filter 操作得到的集合元素个数相同。...，flatten 和 flatMap 都可可以将嵌套结构扁平化为一个层次的集合，但是： flatten 仅仅是将嵌套结构扁平化了，并没有改变原来集合内层列表中元素的值。...补充：以上操作返回的都是一个批量的结果，如果要查找某一特定元素，则可以采用类比的方法： filter -> find collect -> collectFirst 不同方法的使用场景通过以上对比...，我们对集合中常用方法的操作结果有了一个大致的认识，接下来我们看看在不同场景下如何科学地选择相应的集合操作。...collect 接受的是一个偏函数，对集合中每个元素应用该函数，返回应用后的元素所组成的列表，可以将 collect 看作是先做 filter 操作再做 map 操作：场景二中的 collect 操作可以看作是

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Java新特性：Stream流式编程

Stream 流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列，源可以是数组、文件、集合、函数。...Stream 流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列，源可以是数组、文件、集合、函数。...1.4、Stream流特点 Stream 自己不会存储元素； Stream 的操作不会改变源对象，相反，他们会返回一个持有结果的新 Stream； Stream 操作是延迟执行的，它会等到需要结果的时候才执行...所有使用 map(Arrays::stream) 时生成的单个流都被合并起来，即扁平化为一个流 // 一般是用在map映射完成后，流中的数据是一个容器，而我们需要再对容器中的数据进行处理，此时使用扁平化映射...收集 Collector：结果收集策略的核心接口，具备将指定元素累加存放到结果容器中的能力；并在Collectors工具中提供了Collector接口的实现类 5.1、toList 将用户 ID 存放到

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Dating Java8系列之Java8中的流操作

这个函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。...(toList()); 流的扁平化让我们拓展一下:对于一张单词表，如何返回一张列表，列出里面各不相同的字符呢?...用函数式编程语言的术语来说，这称为折叠(fold)，因为你可以将这个操作看成把一张长长的值(你的流)反复折叠成一个小方块，而这就是折叠操作的结果。...元素求和在我们研究如何使用reduce方法之前，先来看看如何使用for-each循环来对数字列表中的元素求和。 numbers中的每个元素都用加法运算符反复迭代来得到结果。...最大值和最小值来看一下如何利用刚才学到的reduce 来计算流中最大或最小的元素。

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PySpark数据计算

())输出结果：10,20,30,40,50【分析】rdd.map(func) 创建一个新的RDD对象rdd2，其中每个元素都会通过map算子应用函数 func。...())输出结果：15, 25, 35, 45, 55【分析】第一个map算子接收一个 lambda 函数，这个函数将传入的每个元素乘以 10；第二个map算子在第一个map的结果上再次调用新的 lambda...二、flatMap算子定义: flatMap算子将输入RDD中的每个元素映射到一个序列，然后将所有序列扁平化为一个单独的RDD。简单来说，就是对rdd执行map操作，然后进行解除嵌套操作。...'day'flatMap算子会将结果扁平化为单一列表，适合于需要展开嵌套结构的场景。...rdd2=rdd.sortBy(lambda x:x[1],ascending=False,numPartitions=1)print(rdd2.collect())sc.stop()输出结果：('小明

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Java8_Stream详解

特点（1）代码简洁：函数式编程写出的代码简洁且意图明确，使用stream接口让你从此告别for循环。...（2）多核友好：Java函数式编程使得编写并行程序从未如此简单，你需要的全部就是调用一下方法。...这个函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素（使用映射一词，是因为它和转换类似，但其中的细微差别在于它是“创建一个新版本”而不是去“修改”）。...所有使用map(Arrays::stream)时生成的单个流都被合并起来，即扁平化为一个流。...应用场景：map对集合中每个元素加工,返回加工后结果；flatmap对集合中每个元素加工后，做扁平化处理后（拆分层级，放到同一层）然后返回 /** * 方法一 * 功能描述: 通过使用map、flatMap

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Java 8 - Stream流骚操作解读

对流中每一个元素应用函数 map 流支持 map 方法，它会接受一个函数作为参数。...你需要对列表中的每个元素应用一个函数。这听起来正好该用 map 方法去做！应用的函数应该接受一个单词，并返回其长度。...(Collectors.toList()); } ---- 流的扁平化 flatMap 我们已经看到如何使用 map 方法返回列表中每个单词的长度了。...让我们扩展一下：对于一张单词表，如何返回一张列表，列出里面各不相同的字符呢？怎么实现呢？...所有使用 flatMap(Arrays::stream) 时生成的单个流都被合并起来，即扁平化为一个流 ?

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Java里面的10个Lambda表达式必须掌握，提高生产力

这篇文章将介绍10个必须掌握的Lambda表达式，这些表达式涵盖了在实际编程中经常用到的常见场景，例如列表操作、函数组合、条件筛选等。...通过学习这些Lambda表达式，你将更加深入地理解函数式编程的思想，能够更加高效地编写代码。 1....} }) .collect(Collectors.toList()); 结语 Lambda表达式是现代Java编程中不可或缺的一部分，通过本文的介绍，我们可以看到Lambda...表达式如何使我们的代码更加简洁、易读和易于维护。...它们不仅简化了代码，更是一种编程思维的转变，让我们能够以更函数式的方式思考问题。掌握Lambda表达式，将使你的代码更加高效、更富表现力。

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年底前端面试题总结（上）

当使用Keep-Alive模式时，Keep-Alive功能使客户端到服务器端的连接持续有效，当出现对服务器的后继请求时，Keep-Alive功能避免了建立或者重新建立连接，这就是长连接。...其使用方法如下：HTTP1.0版本是默认没有Keep-alive的（也就是默认会发送keep-alive），所以要想连接得到保持，必须手动配置发送Connection: keep-alive字段。...Keep-Alive的缺点：长时间的Tcp连接容易导致系统资源无效占用，浪费系统资源。...instanceof作用：判断对象的具体类型。可以区别 array 和 object， null 和 object 等。语法：A instanceof B如何判断的？...，此时的结果为 arr 不包含 [] 的字符串。

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Java8_03_流

，即扁平化为一个流。...对于一张单词表，如何返回一张列表，列出里面各不相同的字符呢？....flatMap(Arrays:: stream) //将各个生成流扁平化为单个流 .distinct() .collect(Collectors.toList()); 使用 flatMap...它可接受一个把对象映射为求和所需int的函数，并返回一个收集器；该收集器在传递给普通的collect方法后即执行我们需要的汇总操作。...如图6-4所示，分组操作的结果是一个Map，把分组函数返回的值作为映射的键，把流中所有具有这个分类值的项目的列表作为对应的映射值。

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JAVA8 中的flatmap

List addrList = uList.stream().map(x -> x.getAddr()).flatMap(x->Arrays.stream(x.split(";"))).collect...String> ridStrList = uList.stream().map(x -> x.getAddr()).map(x -> x.split(";")).flatMap(Arrays::stream).collect...下方图是上方代码stream的运行流程第二种方式：flatMap（对流扁平化处理） String[] words = new String[]{"Hello","World"};...(toList()); a.forEach(System.out::print); 结果输出：HeloWrd 使用flatMap方法的效果是，各个数组并不是分别映射一个流...，而是映射成流的内容，所有使用map(Array::stream)时生成的单个流被合并起来，即扁平化为一个流。

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RDD依赖关系

A function for computing each split 函数：每个(split/partitions)对应的计算逻辑 A list of dependencies on other RDDs...依赖关系：可对其他RDD有依赖关系，比如上一个RDD结果需要由下一个RDD进行处理。...//读取文件 val lines=sc.textFile("file:///C:/Users/123456/Desktop/worldCount.txt",4) // 内容扁平化...().toList) } 结果： ************************************************** (5) file:///C:/Users/123456/Desktop...: 一个job中rdd先后顺序的链条如何查看血统: rdd.toDebugString 依赖: 两个RDD的关系查了两个RDD的依赖关系: rdd.dependencys RDD的依赖关系分为两种:

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Jave8中的stream

它也从不修改底层数据源这个功能 - java.util.stream - 支持对元素流的函数式操作，例如对集合的 map-reduce 转换。...forEach forEach() 是最简单最常用的操作；它遍历流元素，在每个元素上调用提供的函数。...map map() 在对原始流的每个元素应用函数后生成一个新流。新的流可以是不同的类型。...如果不存在这样的员工，则返回 null。 toArray 我们看到了如何使用 collect() 从流中获取数据。...在这种情况下，flatMap() 可以帮助我们扁平化数据结构以简化进一步的操作： @Test public void whenFlatMapEmployeeNames_thenGetNameStream

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针对.NET Core, Xamarin以及.NET的自动类型安全Rest库： Refit

使用Query特性将改变默认的行为，它会扁平化你的查询字符串对象。如果使用Query特性，你还可以针对扁平化查询字符串对象添加指定的分隔符和前缀。...AliasAs("order")] public string SortOrder { get; set; } public int Limit { get; set; } } 普通的扁平化查询字符串对象...,"search")] MyQueryParams params); 代码调用及结果。...search.order=desc&search.Limit=10" 集合作为查询字符串参数 Query特性同样可以指定查询字符串中应该如何格式化集合对象。...string Bar { get; set; } } System.Xml.Serialization.XmlSerializer提供了多种序列化方式，你可以通过在XmlContentSerialier对象的构造函数中指定一个

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java8 stream流操作的flatMap（流的扁平化）

Arrays.stream(words) .map(word -> word.split("")) .distinct() .collect...下方图是上方代码stream的运行流程第二种方式：flatMap（对流扁平化处理） String[] words = new String[]{"Hello","World"};...word.split("")) .flatMap(Arrays::stream) .distinct() .collect...(toList()); a.forEach(System.out::print); 结果输出：HeloWrd 使用flatMap方法的效果是，各个数组并不是分别映射一个流...，而是映射成流的内容，所有使用map(Array::stream)时生成的单个流被合并起来，即扁平化为一个流。

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pyspark-ml学习笔记：如何在pyspark ml管道中添加自己的函数作为custom stage?

问题是这样的，有时候spark ml pipeline中的函数不够用，或者是我们自己定义的一些数据预处理的函数，这时候应该怎么扩展呢？...扩展后保持和pipeline相同的节奏，可以保存加载然后transform。...如何在pyspark ml管道中添加自己的函数作为custom stage?...:return: 修改完后的数据列名填充的值 ''' # fill_value = df.select( min(col_) ).collect()...:return: 修改完后的数据列名填充的值 ''' # fill_value = df.select( mean(col_) ).collect(

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