Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как отсортировать более одного значения в pyspark

Я играю со Спарком. Я попробовал функцию sortBy в искре с некоторыми примерами данных.

tmp = [('e', 1), ('b', 2), ('1', 3), ('d', 4), ('2', 5),('a',1)]
sc.parallelize(tmp).sortBy(lambda (x,y): y).collect()

Это отлично работает и сортируется по целочисленному значению в паре ключ-значение. Что требуется для сортировки по ключу после целочисленной сортировки?

sc.parallelize(tmp).sortBy(lambda (x,y): y,x).collect()

говорит, что x не определен.

Желаемый результат

('a', 1),('e',1) ('b', 2), ('1', 3), ('d', 4), ('2', 5)
python-2.7 lambda apache-spark pyspark
16.10.2015

  • да, это помогло. Пожалуйста, укажите это как ответ 16.10.2015

Ответы:


1

Ты пытался,

sc.parallelize(tmp).sortBy(lambda (x, y): (y, x)).collect()?

sortBy(lambda (x, y): y, x) — это вызов функции с двумя аргументами в Python.

16.10.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..