我遇到以下scala示例，它解释了aggregateByKey。 斯卡拉例：以上Scala代码 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
假设我试图删除这个正则表达式“RT \ s * @ USER \ w \ w {8}：\ s *” 并且我想在我的RDD中删除这种形式的正则表达式。 我现在RDD是： text = sc.textFile(...)
delimited = text.map(lambda x: x.split("\t"))
和这里就是我试图删除正则表达式的一部分。 我试着做下面的RDD转换来摆脱每一个匹配这个
我想将不同的聚合函数应用于pyspark数据框中的不同列。继计算器一些建议，我尝试这样做： the_columns = ["product1","product2"]
the_columns2 = ["customer1","customer2"]
exprs = [mean(col(d)) for d in the_columns1, count(col(c)) for c in the_