Вопросы по теме 'scalding'
Добавление поддержки паркета-авро в швартовку
Как я могу создать Scalding Source , который будет обрабатывать преобразования между avro и parquet .
Решение должно:
1. Read from parquet format and convert to avro memory representation
2. Write avro objects into a parquet file...
16.11.2023
горячая тестовая работа с вводом JobTest и Csv (skipHeader = true)
У меня есть эта работа:
import com.twitter.scalding.{Args, Csv, Job}
class ManagersAndTeams(args: Args) extends Job(args)
{
val managersPipe = Csv(args("managers"), skipHeader = true)
.project('managerID, 'teamID)
val teamsPipe =...
14.01.2024
Обжигающий кортеж flatMap, содержащий список
У меня есть следующий входной кортеж, который я хотел бы использовать для flatMap: (String, List[String])
НАПРИМЕР. Вход:
("a", ["1", "2"])
("b", ["3", "4"])
Необходимый вывод:
("a", "1")
("a", "2")
("b", "3")
("b", "4")
Есть...
23.12.2023
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..