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Spark得到两个RDD值集合有包含关系的映射

问题场景 有两个RDD的数据集A和B(暂且分别称为新、老RDD)以及一组关于这两个RDD数据的映射关系,如下图所示: 以及A和B的各元素映射关系的RDD,如下图所示: 上述映射关系,代表元素...a和c同义,若为url,则表示指向同一个页面,元素b和d同理。...以第一列所组成的元素作为关键字,第二列作为值的集合。现要求映射对,使得在该映射关系下,B的值集合可以覆盖A的值几何的元素。如上结果应该为:(b, d)。...因为A中以b为键的集合为B中以d为键的值集合的子集。 受到单机编程的思维定势,使用HashMap实现,虽然可以运行,但是太慢啦啦,所以改用另一种思路,可以充分利用分布式的优点。...key,进行分组,统计每一个key所对应的值集合 val groupData = data.map(item => { val key = item._1 val value = item

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    MapStruct @Mapping注解:优雅处理映射中的Null值

    处理源对象Null值 在映射过程中,源对象中的Null值可能导致映射结果中对应字段也为Null。...为了避免这种情况,可以使用@Mapping注解的source属性来指定一个默认值,当源对象字段为Null时,将使用指定的默认值进行映射。...通过在@Mapper注解中配置nullValueCheckStrategy属性,我们可以指定一个自定义的策略类,来决定在映射过程中如何处理Null值。...这个选项表示在执行映射的隐式转换时检查null值,确保映射结果的健壮性。 在MapStruct中,隐式转换指的是在进行字段映射时,MapStruct会尝试自动进行类型转换,以适应目标对象字段的类型。...总结 MapStruct的@Mapping注解为开发者提供了灵活的方式来处理映射过程中的Null值。

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    SpringMVC学习笔记(四) --- 路径映射和返回值

    1、@RequestMapping 通过RequestMapping注解可以定义不同的处理器映射规则 Ⅰ、URL路径映射 @RequestMapping(value="/item") 或 @RequestMapping...("/item) value的值是数组,可以将多个url映射到同一个方法 Ⅱ、窄化请求映射 在class上添加@RequestMapping(url)指定通用请求前缀, 限制此类下的所有方法请求url必须以请求前缀开头...、GET和POST都可以 @RequestMapping(method={RequestMethod.GET,RequestMethod.POST}) 2、Controller方法返回值...方法,如下商品修改提交后转向到商品修改页面,修改商品的id参数可以带到商品修改方法中。...转发并没有执行新的request和response,而是和转发前的请求共用一个request和response。所以转发前请求的参数在转发后仍然可以读取到。 ​​​​​​​

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    浅析bitset的实现原理:一个将非负整数映射到布尔值的位集合库

    今天我们通过开源包bitset来分析位集合的设计和实现。 一、bitset简介 1.1、主要功能 bitset包是一个将非负整数映射到布尔值的位的集合。...如下: image.png 该包因为使用的是位操作,所以比使用map[uint]bool来实现非负整数到布尔值的映射会更高效。...首先来看为什么使用uint64的数据类型。bitset不是按位存储的集合吗,怎么set的数据类型是uint64呢? 这里就涉及到计算机的一个基础知识点: “计算机存储和处理的信息都是以二值信号表示的。...所谓的二值信号就是0和1,也就是我们常说的二进制。 所以,整数的底层也是二进制位。uint64在go语言中就代表的是用64个二进制位表示的整数值。...因为原有uint8的第二位也是1,这里就要用uint8原有的值和00001000进行做或操作,就能保持住uint8原有的位的值不变了。

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    一个有限状态机的C++实现

    先放一个用C++11实现的FSM的代码: kuafu 咱们先来看一下什么是有限状态机(Finite-state machine, FSM), 先给一个 百度百科的解释 简单说就是作一件事可能会经过多个不同状态的转换...tcp.jpeg ---- 传统的实现方案 if...else : 搞一大堆if else, 一个函数写很长很长...... swich...case : 也搞一大堆一个函数写很长很长........, 抽象出用于触发状态转换的事件 Event; 为了处理一个Event, 需要定义状态的转换过程Transition; 状态机要先判断当前所处的状态是否与当前发生的Event匹配(注意: 相同的状态可能同时匹配多个...6.1 当前state离开, 是第一个回调,需要使用者根据实际需要处理; 6.2 trasition这个转换过程, 是第二个回调; 6.3 新state的进入, 是第三个回调; 一个简单的状态机,差不多就是上面这些内容..., 将其实例注册到MachineSet, 从event的派发; 一个具体的实际 我们来使用上面的FSM的实现来模拟一个用户登陆的场景; 定义用到的Event和几种不同的事件类型 enum class FoodEventType

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    一个用go实现的有限状态机

    easyfsm 一个用go实现的超容易上手的有限状态机。 它的特点: 使用简单,快速理解。 对应状态事件只需全局注册一次,不需要多处注册。...支持不同业务->相同状态值->自定义不同事件处理器(下面会举) 为什么不使用looplab/fsm,star挺多的啊。...这就是easyfsm的由来。 当你开始进行状态流转时,只需要, 为什么需要区分业务? 因为绝大多数业务的状态值都是从数据库中获取的,比如订单表的订单状态,商品表中的商品状态,有可能值是相同的。...同一个业务同一属性对应状态值表达单一,不同业务下属性状态可能会出现值相同,但所表达的含义是不同的。 整体设计: 简单解释一下: 业务:比如有商品状态业务、订单状态业务….....完整示例代码如下, Hook 如果想在处理事件函数的前后执行一些hook,或者在事件执行完毕,异步执行一些其他业务,easyfsm定义了这两个接口, 我们可以实现这两个接口, 完整代码: 总结

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    有限域(3)——多项式环的商环构造有限域

    www.cnblogs.com/Colin-Cai/p/9489225.html   作者:窗户   QQ/微信:6679072   E-mail:6679072@qq.com   接着上两章内容,我们还是得继续寻找有限域的构造方法...所谓一个环A的多项式环B,指的是如下:   (1) B的每个元是一个一元多项式   (2) B的每个元(一元多项式)的每一个系数都是A上的元   (3) 系数全是A上的元的一元多项式都是B的元   多项式的加法...有限域   既然想通过商环的方法构造域,那么当然要先考虑多项式环的理想。   我们依然使用生成元的方法去研究。   ...由于h选择的随意性,从而任何一个次数大于等于m的多项式都落在那pm个不同的商集里。   所以,我们最终的这个商环也就有pm个元。   ...有限的可交换整环,因为其有限性,那么当然是除环,从而当然就是域啦(其实,并不存在有限的不可交换整环,不过这个定理证明有那么点麻烦)。   OK,我们终于找到了构造任意阶有限域的方法。

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    Hibernate之集合映射的使用(Set集合映射,list集合映射,Map集合映射)

    a:数据库的相关知识:   (1):一个表能否有多个主键:不能;   (2):为什么要设置主键:数据库存储的数据都是有效的,必须保持唯一性;   (3)为什么id作为主键:因为表中通常找不到合适的列作为唯一列...,即主键,所有为了方便用id列,因为id是数据库系统维护可以保证唯一,所以就把这列作为主键,简单的说为了方便;如果找不到合适的列,除了使用id列以为作为主键,也可以使用联合主键,即多列的值作为一个主键,...从而确保了记录的唯一性,即为联合主键; Hibernate的映射很重要哦,如果是一般的映射,很容易掌握和使用,但是如果是集合映射呢,这里简单使用一下集合映射; 1:第一步,作为使用别人框架的中国人...-- 一个session-factory节点代表一个数据库 --> 7 8 <!...,就可以开始进行测试了,这里使用junit进行测试哦~~~   这里需要注意的是最后一个测试获取数据的时候,   只有当使用集合数据的时候,才向数据库发送执行sql的语句(又叫做懒加载)   当查询用户

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    有限假设空间的可学性

    有限的训练数据集为什么能从中学到整个数据集上的通用信息???或者说为什么有限集上学到的模型能在未知数据上应用?难道不会出错吗?...如果可以,那么机器学习就可行,能在有限集D上学到的知识是全局的,具有普世性[迁移性];如果不能揭示全局信息,机器学习就没有意义....Ein(hm)E_{in}(h_m)Ein​(hm​)同时逼近对应的Eout(hm)E_{out}(h_m)Eout​(hm​).这样无论g选择哪一个模型最终都会满足这个不等式,逼近于对应的全局值....这种联合式的估计比单个模型上界更大,而且只有在假设空间H有限时才有意义,也就是说M的有限的....不同的误差计算方法会影响学习过程.不同的误差计算方法产生的最终假设函数g也各不相同,尽管目标函数f和数据是一样的,不同的误差计算值之间可能相差很大.因此我们使用的错误计算方法会对我们学到的东西产生影响.

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    什么是映射?如何清晰的理解映射?

    我们在计算机科学和数学里经常用到映射概念,这里打个比方就容易理解了 不废话 直接作出最直白的解释 : 生活里存在大量的对应 : 比如一个人的身份证号对应一个人 一张电影票对应一个人  一个丈夫配一个妻子...或者一个丈夫配多个妻子??!!...(对,就是你脑补的那些画面) 说白了 映射就是一种特殊的对应关系 生活里 一箭射一只鸟 多箭射一只鸟 一箭射多只鸟 映射里 每一箭必须射到鸟 还不能一箭射多只鸟 对的 就跟你这个单身狗一样 家里催着你必须结婚...还只能结一个 在计算机科学里就相应的这么理解: 映射就是将两个对象对应起来 对应的对象叫象 被对应的对象叫原象 以java中的map举例 Map names = new HashMap(); names.put...(“9527”, “唐伯虎”); 这里就将9527和唐伯虎对应起来 建立了两者的映射(对应) 9527就是唐伯虎

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    【数字信号处理】相关函数 ( 有限信号 | 有限信号的自相关函数 )

    文章目录 一、有限信号的自相关函数 一、有限信号的自相关函数 ---- 对于 " 有限信号 " x(n) , n 的取值范围是 [0, N-1] 闭区间 ; 则 有限信号 x(n) 的...}\sum_{n = 0}^{N-1-m}x^*(n)x(n+m) \sum_{n = 0}^{N-1-m}x^*(n)x(n+m) 除以 N 相当于在 m 为 0 时 , 该自相关函数的值就是...信号功率 ; r_x(0) = 信号功率 求 均值 或 方差 , 都需要与 N 相除 , N 是时间 , 也就是有限信号的个数 , 这里就是 对 时间 求平均 ; 有限信号 是 能量信号 ,..." 自相关函数 " 的 " 傅里叶变换 " 是 " 功率谱密度函数 " , 有限信号 的 时间 n 的取值范围 是 [0, N-1] 闭区间 , 但是公式中的 加和式 是 \sum_{n = 0...}^{N-1-m} 不是 \sum_{n = 0}^{N-1} 是因为求的是 x(n) 与 x(n+m) 的相关函数 ; 如果 信号的 移位 m , 超出了 n 的取值范围 [0, N

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    TS 类型体操:索引类型的映射再映射

    true: false; 那么对于索引类型,如何做运算并产生新的类型呢? 答案是映射类型。 映射类型 映射类型就是用于构造新的索引类型的。...比如 ReadOnly: type Readonly = { readonly [Key in keyof T]: T[Key]; } 它创建了一个新的索引类型,在原来索引类型的每个属性上加上了...: T[Key] } 它创建了一个新的索引类型,在原来索引类型的每个属性上加上了 ? 的修饰: 可以加上,当然也可以去掉: 去掉可选(?)...如果想实现过滤、转换,那就得用到映射类型的重映射了。 重映射 重映射就是在索引后加一个 as 语句,表明索引转换成什么,它可以用来对索引类型做过滤和转换。...对索引类型当然也可以做运算,对应的类型就是映射类型。 映射类型在生成新的索引类型的过程中,还可以加上或去掉 readonly、?的修饰符。

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