如下所示:
# -*- coding: utf-8 -*- # @ author hulei 2016-5-3 from numpy import * import operator from os import listdir import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') # x,y=getDataSet_dz('iris.data.txt',4) def getDataSet(filename,numberOfFeature): #将数据集读入内存 fr = open(filename) numberOfLines = len(fr.readlines()) #get the number of lines in the file file.readlines()是把文件的全部内容读到内存,并解析成一个list returnMat = zeros((numberOfLines,numberOfFeature)) #prepare matrix to return 3代表数据集中特征数目### classLabelVector = [] #prepare labels return fr = open(filename) index = 0 for line in fr.readlines(): line = line.strip() #strip() 参数为空时,默认删除空白符(包括'\n', '\r', '\t', ' ') listFromLine = line.split(',') #split 以什么为标准分割一次 分成数组中的每个元素 returnMat[index,:] = listFromLine[0:numberOfFeature] #classLabelVector.append(int(listFromLine[-1])) #append() 方法向列表的尾部添加一个新的元素 if listFromLine[-1] == 'Iris-setosa' : classLabelVector.append(1) elif listFromLine[-1] == 'Iris-versicolor' : classLabelVector.append(2) else: #elif listFromLine[-1] == 'Iris-virginica' : classLabelVector.append(3) index += 1 return returnMat,classLabelVector def getDataSet_dz(filename,numberOfFeature): #改进版,可以消除数据中的空白行 numberOfLines = 0 mx = [] #将数据集 去除空行后存入 fr = open(filename) for line in fr.readlines(): line = line.strip() if line != '' : #去除空白行 numberOfLines+=1 mx.append( line.split(',') ) returnMat = zeros((numberOfLines,numberOfFeature)) classLabelVector = [] for index in range(numberOfLines) : returnMat[index,:] = mx[index][0:numberOfFeature] if mx[index][-1] == 'Iris-setosa' : classLabelVector.append(1) elif mx[index][-1] == 'Iris-versicolor' : classLabelVector.append(2) else: #elif listFromLine[-1] == 'Iris-virginica' : classLabelVector.append(3) return returnMat,classLabelVector
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我试图从mysql读取数据,并将其写回s3中的parquet文件,具体分区如下: 我的问题是,它只打开一个到mysql的连接(而不是4个),并且在从mysql获取所有数据之前,它不会写入parquert,因为mysql中的表很大(100M行),进程在OutOfMemory上失败。 有没有办法将Spark配置为打开多个到mysql的连接并将部分数据写入镶木地板?
我是spark的新手,正在尝试使用java将avro数据加载到spark“dataset”(spark 1.6)。我在scala中看到了一些示例,但在java中没有看到。任何指向java示例的指针都会很有帮助。我试图创建一个javaRDD,然后将其转换为“dataset”。我相信一定有一条直截了当的路。
问题内容: 我正在Python中使用脚本,通过串行端口以2Mbps速度从PIC微控制器收集数据。 PIC以2Mbps的完美时序工作,FTDI usb串行端口也以2Mbps的出色性能(均已通过示波器验证) 我发送消息(大约15个字符的大小)大约每秒100-150x次,并且该消息的数量递增(以检查我是否丢失了消息等等) 在我的笔记本电脑上,我的Xubuntu作为虚拟机运行,我可以通过Putty和脚本(
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我正在处理一个包含3列的csv文件,如下所示: 列包含不同的值(比如总共5个),其中包括空格、冒号和其他特殊字符。 我试图实现的是根据每个指标绘制时间图(在同一个图上或在不同的图上)。我可以使用,但首先需要根据“标签”对对进行分组。 我查看了以获得标签,并将以“标签”进行分组,但我正在努力以一种正确的“pythonic”方式完成这项工作。 有什么建议吗?