首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我们如何在spark scala中将每n行转置为列,如下所示

在Spark Scala中,可以使用以下步骤将每n行转置为列:

  1. 首先,加载需要处理的数据集,并将其划分为n行的一个组。可以使用sc.textFile方法加载文本文件,并使用repartition方法划分为n行的组。例如:
代码语言:txt
复制
val lines = sc.textFile("input.txt").repartition(n)
  1. 接下来,定义一个函数来处理每个数据组。该函数将获取数据组的迭代器,并将其转换为行向量。然后,使用行向量的transpose方法将行转置为列。最后,将转置后的列向量转换为一个字符串,以便写入输出文件。例如:
代码语言:txt
复制
def transposeLines(iter: Iterator[String]): Iterator[String] = {
  val lines = iter.toSeq
  val rows = lines.map(_.split(" "))
  val cols = rows.transpose
  cols.map(_.mkString(" "))
}
  1. 最后,将函数应用于每个数据组,并将结果保存到输出文件中。可以使用mapPartitions方法将函数应用于每个分区,并使用saveAsTextFile方法保存结果。例如:
代码语言:txt
复制
val transposed = lines.mapPartitions(transposeLines)
transposed.saveAsTextFile("output.txt")

注意:上述代码中的输入文件应为文本文件,其中每一行包含一个数据组。转置后的结果将以相同的格式写入输出文件,每行包含一个转置后的列。

这种方法适用于数据量较小的情况,如果数据量较大,可以考虑使用更高级的数据处理框架,例如Spark SQL或DataFrame,以提高性能和可扩展性。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

原 荐 SparkSQL简介及入门

SparkSQL简介及入门 一、概述     Spark结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。...,如下所示。...比如,性别只有两个值,“男”和“女”,可以对这一建立位图索引:     如下所示     “男”对应的位图为100101,表示第1、4、6“男”     “女”对应的位图为011010,表示第...2.存储特性     列式数据库的特性如下:     ①数据按存储,即单独存放。     ②数据即索引。     ③只访问查询涉及的,可以大量降低系统I/O。     ...Mysql数据库下,有一个test库,在test库下有一张表tabx     执行代码: import org.apache.spark.sql.SQLContext scala> val sqc =

2.5K60

C++ 特殊矩阵的压缩算法

如下所示: 对称矩阵以主对角线分界线,把整个矩阵分成 2 个三角区域,主对角线之上的称为上三角,主对角线之下的区域称为下三角。...矩阵的内置操作有很多,本文选择矩阵的操作来对比压缩前和压缩后的算法差异性。 什么是矩阵? 如有 mn的A 矩阵,所谓,指把A变成 nm的 B矩阵。...如下所示: A稀疏矩阵成B稀疏矩阵的原生实现: //原矩阵 int aArray[4][5]= {{0,5,0,1,0},{0,0,3,0,0},{0,7,0,0,0},{0,0,9,0,0}}...可以采用另外一种方案提升性能。 其核心思路如下所述: 在原A稀疏矩阵中按优先进行搜索。 统计中非零数据的个数。 记录中第一个非零数据在B三元组表中的位置。...如果在遍历时,能记录非零数据在B三元组表中应该存储的位置,则可以实现A三元组表中的数据直接以要求存储在B三元组表中。 重写上述的函数。

2K30
  • DataFrame的真正含义正在被杀死,什么才是真正的DataFrame?

    保证顺序,行列对称 首先,无论在行还是方向上,DataFrame 都是有顺序的;且都是一等公民,不会区分对待。...还是以 pandas 例,一个 DataFrame 可以做操作,让行和对调。...在列上,这个类型是可选的,可以在运行时推断。从上看,可以把 DataFrame 看做标签到的映射,且之间保证顺序;从列上看,可以看做类型到标签到的映射,同样,间同样保证顺序。...标签和标签的存在,让选择数据时非常方便。...试想,对于关系系统来说,恐怕需要想办法找一作为 join 的条件,然后再做减法等等。最后,对于空数据,我们还可以填充上一(ffill)或者下一的数据(bfill)。

    2.5K30

    大数据技术Spark学习

    而右侧的 DataFrame 却提供了详细的结构信息,使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些的名称和类型各是什么。DataFrame 多了数据的结构信息,即 schema。...DataFrame 也可以叫 Dataset[Row],即的类型是 Row,不解析,究竟有哪些字段,各个字段又是什么类型都无从得知,只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段...而 DataSet 中,是什么类型是不一定的,在自定义了 case class 之后可以很自由的获得的信息。...注意:这个 JSON 文件不是一个传统的 JSON 文件,都得是一个 JSON 串。.../bin/spark-sql  如下所示: ? 配置外部 Hive 需要替换 conf/ 下的 hive-site.xml 。

    5.3K60

    Spark MLlib特征处理 之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析

    更多内容参考我的大数据学习之路 文档说明 StringIndexer 字符串索引 StringIndexer可以把字符串的按照出现频率进行排序,出现次数最高的对应的Index0。...比如下面的列表进行StringIndexer id category 0 a 1 b 2 c 3 a 4 a 5 c 就可以得到如下: id category categoryIndex 0 a 0.0...这个索引转回字符串要搭配前面的StringIndexer一起使用才: package xingoo.ml.features.tranformer import org.apache.spark.ml.attribute.Attribute...源码剖析 首先我们创建一个DataFrame,获得原始数据: val df = spark.createDataFrame(Seq( (0, "a"), (1, "b"),...这样就得到了一个列表,列表里面的内容是[a, c, b],然后执行transform来进行转换: val indexed = indexer.transform(df) 这个transform可想而知就是用这个数组对的该进行转换

    2.7K00

    在AWS Glue中使用Apache Hudi

    示例程序 配合本文的讲解,我们专门编写了一个示例程序并存放在Github上,详情如下: 项目名称 Repository地址 glue-hudi-integration-example https://...; 如下所示: 然后向下滚动进入到“安全配置、脚本库和作业参数(可选)”环节,在“从属JAR路径”的输入框中将前面上传到桶里的两个依赖Jar包的S3路径(记住,中间要使用逗号分隔): s3://glue-hudi-integration-example...如下所示: 这里是前文提及的集成Hudi的两个关键性操作中的第一个:将Hudi的Jar包引入到Glue的类路径中。...在Glue作业中读写Hudi数据集 接下来,我们从编程角度看一下如何在Glue中使用Hudi,具体就是以GlueHudiReadWriteExample.scala这个类的实现为主轴,介绍几个重要的技术细节...在作业运行结束后,可以在“日志”Tab页看到程序打印的信息,如下所示: 其中dataframe4的数据很好地体现了Hudi的UPSERT能力,程序按照我们期望的逻辑执行出了结果:Bill的年龄从32更新为了

    1.5K40

    Randomized SVD 算法介绍与实现

    因此,按照上述思想继续分解,则A矩阵的QR分解最终将转化为如下形式: 下面是mn矩阵的分布式QR分解示意图 2.2 两个大型矩阵乘积的实现 解决了分布式矩阵的QR分解问题,接下来我们继续分析。...乘积的结果是一个本地矩阵,对本地矩阵进行即可获得结果。...然而,矩阵B后的SVD分解不能直接用来计算最终的结果,我们还需要对其进行转化。...推导如下, 如果A的SVD分解表达: A=UΣVT ,则 AT =(UΣVT )T =VΣUT 可以看出,后的左、右奇异值向量将发生互换。...各配置如下: 80011850的稠密型矩阵,进行k值800的矩阵分解,其中Randomized SVD算法的迭代类型选择none,过采样参数5,迭代轮数2。

    9.1K20

    Apache Spark:大数据时代的终极解决方案

    Scala条目,如下所示: $ nano ~/.bashrc 在文件末尾,将Scala文件的路径添加到环境变量: export SCALA_HOME= export PATH...可以通过编译的文件创建一个JAR文件,以wordcount程序例,如下所示: jar -cvf wordcount.jar SparkWordCount*.class spark-core_2.10-...在之前的文本中,是一个实体,但现在,我们需要让每个词都是一个实体,再对词粒度进行统计。接下来,让我们计算每个单词出现的次数。...); 我们可以缓存输出以保持它,如下所示scala> counts.cache() 或者我们可以将它存储到外部文本文件中,如下所示:(文件名为output) scala> counts.saveAsTextFile...raw_data.map(lambda line: line.split(‘,’))daily_show.take(5) 接下来,定义一个代码段来计算每年访客的次数,如下所示: (译者注:该代码在第二

    1.8K30

    LeetCode初级算法之数组:旋转图像

    +镜像翻转 这个题拿过来的第一个思路,就是矩阵和镜像水平翻转, 类似下面的图像,拿样例中的第二个举例: ?...所以这个题比较容易理解的方式就是和水平镜像翻转了,实现起来也比较简单, 遍历一遍二维数组,先进行,然后遍历一遍逆序即可,代码如下: class Solution { public:...这个其实还是有点麻烦的 对于matrix1来说,我们遍历的下标,的范围是第0-第1的范围是第0即可, 即元素1和4打头。 如下图: ?...*对于matrix2来说,我们遍历的下标,的范围第0和第1的范围下标是第0和第1如下图: ?...交换的时候,下标的对应位置如上图所示,这个理解的时候,可以在原矩阵标出ij的位置,然后找到的ji的位置,然后在看交换是下标的对应位置。

    94230

    PySpark|比RDD更快的DataFrame

    02 DataFrame的作用 对于Spark来说,引入DataFrame之前,Python的查询速度普遍比使用RDD的Scala查询慢(Scala要慢两倍),通常情况下这种速度的差异来源于Python...具体的时间差异如下所示: ? 由上图可以看到,使用了DataFrame(DF)之后,Python的性能得到了很大的改进,对于SQL、R、Scala等语言的性能也会有很大的提升。...show() 使用show(n)方法,可以把前n打印到控制台上(默认显示前十)。 swimmersJSON.show() collect 使用collect可以返回对象列表的所有记录。...spark.sql("select * from swimmersJSON").collect() 05 DF和RDD的交互操作 printSchema() 该方法可以用来打印出每个的数据类型,我们称之为打印模式...swimmers.count() 运行筛选语句 我们可以使用filter子句运行筛选语句,用select子句来指定要返回的

    2.2K10

    《Unity Shader入门精要》笔记(三)

    矩阵有之分,上图的数组就是三。以3x3矩阵例,它可以写成: mij表示这个元素在矩阵M的第i、第j。...和矢量联系起来 矢量,我们通常写成:a = (x, y, z),可以看出矢量与矩阵一样,也是个数组。将矢量按照矩阵的写法,可以看成是n x 1的矩阵或1 x n矩阵,n对应矢量的维度。...MI = IM = M 矩阵 矩阵实际是对原矩阵的一种运算,即运算。一个rxc的矩阵M,其表示成MT,是一个cxr的矩阵,本质是原来的矩阵对换。...因为: 所以: 于是可以得到以下结论: 矩阵的,即c1、c2、c3是单位矢量;(因为他们与自己的点积是1) 矩阵的,即c1、c2、c3之间相互垂直;(因为他们的点积是0) 上述两条,对矩阵的同样适用...;(因为正交矩阵的通用是正交矩阵) 矩阵还是矩阵 一个矢量(比如:平行光的方向、表面发现方向),既可以写成行矩阵的形式,也可以写成矩阵的形式,但是当它和矩阵相乘时,使用矩阵还是矩阵对其乘法的书写次序和结果值是有影响的

    1.2K10

    在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

    RDD可以包含任何类型的Java,Scala对象,Python或R,包括用户自定义的类。RDDS的产生有两种基本方式:通过加载外部数据集或分配对象的集合,list或set。...每一个实例数据格式如下: 工业风险 管理风险 财务灵活性 信誉 竞争力 经营风险 这些被称为定性参数,因为它们不能被表示一个数字。...每一个参数可以取下以下值: P positive A average N negative 数据集的最后一个是每个实例的分类:B破产或NB非破产。...对于data变量中的数据,我们将做以下操作: 使用“,”拆分字符串,并获得一个向量,命名为parts 创建并返回一个LabeledPoint对象。...Spark可以用于机器学习的任务,logistic regression。

    1.5K30

    SparkSql的优化器-Catalyst

    例如,我们可以实现一个在常量之间进行Add操作的规则,如下所示: tree.transform { case Add(Literal(c1), Literal(c2)) => Literal(c1+c2...Analyzer的规则仅仅共1000代码。 2,逻辑优化-Logical Optimizations 逻辑优化层逻辑执行计划提供了标准的基于规则的优化。...因此,我们打算在未来实现更加丰富的cost-based优化。 物理计划还可以执行基于规则的物理优化,比如将裁剪和过滤操在一个Spark的Map算子中以pipeline方式执行。...使用代码生成,我们可以编写一个函数来将特定表达式树转换为Scala AST,如下所示: def compile(node: Node): AST = node match { case Literal...Quasiquotes可以帮助我们实现很多功能,比如规则引擎。后面也会举例讲解,如何在我们的应用中使用。

    2.7K90

    Softmax梯度推导

    这里Xi与Wj均是行向量! 记作(2)式: ? 记作(3)式: ?...Si表示S矩阵中数据,那Sj对Wj求导如下: 现在取X矩阵第一[X11,X12,…..X1n] 取W矩阵第一[W11,W21….Wn1] X与W矩阵相乘得S矩阵,上面X第一与W第一相乘得到...Wj代表W矩阵得向量,Wj,第一W1,后面依此类推! 那么我们现在来分析一下Si对Wj求导,这里推导: 对于最上面wj代表行向量,如下所示是W矩阵(D,C)表示:记作(8)式: ?...回顾一下(1)式,那么W得矩阵(C,D)则为:记作(9)式: ? 而X矩阵(N,D)则是:记作(10)式: ? 而S矩阵(N,C)表示(记作):记作(11)式: ?...S1表示第一,Si表示第i 现在回到求导,那么当Si对Wj进行求导得时候,我们向量表示得S矩阵(12)与原始矩阵S(11)相比较,我们知道,Si对wj求导xi,其余全为0,得到下面结果,记作(

    1.6K30

    在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

    我们将使用Qualitative Bankruptcy数据集,来自UCI机器学习数据仓库。虽然Spark支持同时Java,Scala,Python和R,在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。...每一个实例数据格式如下: 工业风险 管理风险 财务灵活性 信誉 竞争力 经营风险 这些被称为定性参数,因为它们不能被表示一个数字。...每一个参数可以取下以下值: P positive A average N negative 数据集的最后一个是每个实例的分类:B破产或NB非破产。...对于data变量中的数据,我们将做以下操作: 使用“,”拆分字符串,并获得一个向量,命名为parts 创建并返回一个LabeledPoint对象。每个LabeledPoint包含标签和值的向量。...Spark可以用于机器学习的任务,logistic regression。

    1.4K60
    领券