CLUSTERED BY是什么意思

时间: 2023-05-29 10:07:00 浏览: 122
CLUSTERED BY是一种数据库设计术语,表示将数据库表中的数据按照某个列或几个列进行分组,以便于查询和数据管理。这种技术可以提高数据库的性能和效率,因为它可以将相关的数据存储在相邻的位置,减少数据查找的时间和成本。在数据库中,CLUSTERED BY通常与INDEXED BY一起使用,以进一步优化数据库的性能。
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spark clustered by

Spark中的"clustered by"是用来指定数据在分布式集群上的分区方式。分区是将数据分割为多个部分并存储在集群中不同的节点上,以实现并行处理和高性能计算的技术。 在Spark中,通过"clustered by"子句可以将数据根据一个或多个列进行分区。这些列的值决定了数据被分配到哪个节点上进行处理。分区的目的是将相似的数据存储在同一节点上,以便能够最大程度地利用并行计算的优势。 "clustered by"子句可以用在不同的操作中,例如在创建数据表、写入数据、读取数据等。通过选择合适的分区列,可以在数据处理过程中提高性能和效率,从而加快任务的执行速度。 使用"clustered by"子句分区的一个例子是在创建表时指定分区列。例如,如果我们有一个包含时间戳的数据集,可以通过将数据按时间戳进行分区来加速数据读取和查询。这样,相似的时间戳数据将被分配到同一节点上进行处理,提高读取和查询的效率。 总之,在Spark中,"clustered by"用于指定数据的分区方式,以便更好地利用集群的并行处理能力来提高性能和效率。通过选择合适的分区列,可以将相似的数据存储在同一节点上,从而更有效地进行数据处理。

以下HOLODESK建表语句正确的有( ) 2分 CREATE FACT TABLE WECHAT_HISTORY( ID STRING, STORE STRING, TRANS_NO STRING, TRANS_DATE DATE, TRANS_TYPE STRING) PARTITIONED BY (TRANS_DATE) CLUSTERED BY (ID) STORED AS HOLODESK; CREATE FACT TABLE WECHAT_HISTORY( ID STRING, STORE STRING, TRANS_NO STRING, TRANS_DATE DATE, TRANS_TYPE STRING) PARTITIONED BY (PARTITION_DATE DATE) CLUSTERED BY (ID) STORED AS HOLODESK; CREATE TABLE WECHAT_HISTORY( ID STRING, STORE STRING, TRANS_NO STRING, TRANS_DATE DATE, TRANS_TYPE STRING) PARTITIONED BY (PARTITION_DATE DATE) CLUSTERED BY (ID) INTO 3 BUCKETS STORED AS HOLODESK; CREATE TABLE WECHAT_HISTORY( ID STRING, STORE STRING, TRANS_NO STRING, TRANS_DATE DATE, TRANS_TYPE STRING) PARTITIONED BY (PARTITION_DATE DATE) CLUSTERED BY (ID) STORED AS HOLODESK;

以下HOLODESK建表语句正确的有: 1. CREATE FACT TABLE WECHAT_HISTORY( ID STRING, STORE STRING, TRANS_NO STRING, TRANS_DATE DATE, TRANS_TYPE STRING) PARTITIONED BY (TRANS_DATE) CLUSTERED BY (ID) STORED AS HOLODESK; 2. CREATE TABLE WECHAT_HISTORY( ID STRING, STORE STRING, TRANS_NO STRING, TRANS_DATE DATE, TRANS_TYPE STRING) PARTITIONED BY (PARTITION_DATE DATE) CLUSTERED BY (ID) STORED AS HOLODESK; 第一条语句是创建一个事实表WECHAT_HISTORY,使用TRANS_DATE进行分区,使用ID进行聚集,并将数据存储为HOLODESK格式。 第二条语句是创建一个表WECHAT_HISTORY,使用PARTITION_DATE进行分区,使用ID进行聚集,并将数据存储为HOLODESK格式。 第三条语句中的BUCKETS是无效的关键字,不符合HOLODESK建表语法规范,因此是错误的。 第四条语句只缺少了FACT关键字,应该是CREATE FACT TABLE WECHAT_HISTORY,其他部分是正确的。 所以,正确的建表语句有两个: 1. CREATE FACT TABLE WECHAT_HISTORY( ID STRING, STORE STRING, TRANS_NO STRING, TRANS_DATE DATE, TRANS_TYPE STRING) PARTITIONED BY (TRANS_DATE) CLUSTERED BY (ID) STORED AS HOLODESK; 2. CREATE TABLE WECHAT_HISTORY( ID STRING, STORE STRING, TRANS_NO STRING, TRANS_DATE DATE, TRANS_TYPE STRING) PARTITIONED BY (PARTITION_DATE DATE) CLUSTERED BY (ID) STORED AS HOLODESK;
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精简下面表达:Existing protein function prediction methods integrate PPI networks and multivariate bioinformatics data to improve the performance of function prediction. By combining multivariate information, the interactions between proteins become diverse. Different interactions’ functions in functional prediction are various. Combining multiple interactions simply between two proteins can effectively reduce the effect of false negatives and increase the number of predicted functions, but it can also increase the number of false positive functions, which contribute to nonobvious enhancement for the overall functional prediction performance. In this article, we have presented a framework for protein function prediction algorithms based on PPI network and semantic similarity with the addition of protein hierarchical functions to them. The framework relies on diverse clustering algorithms and the calculation of protein semantic similarity for protein function prediction. Classification and similarity calculations for protein pairs clustered by the functional feature are more accurate and reliable, allowing for the prediction of protein function at different functional levels from different proteomes, and giving biological applications greater flexibility.The method proposed in this paper performs well on protein data from wine yeast cells, but how well it matches other data remains to be verified. Yet until now, most unknown proteins have only been able to predict protein function by calculating similarities to their homologues. The predictions result of those unknown proteins without homologues are unstable because they are relatively isolated in the protein interaction network. It is difficult to find one protein with high similarity. In the framework proposed in this article, the number of features selected after clustering and the number of protein features selected for each functional layer has a significant impact on the accuracy of subsequent functional predictions. Therefore, when making feature selection, it is necessary to select as many functional features as possible that are important for the whole interaction network. When an incorrect feature was selected, the prediction results will be somewhat different from the actual function. Thus as a whole, the method proposed in this article has improved the accuracy of protein function prediction based on the PPI network method to a certain extent and reduces the probability of false positive prediction results.

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前,经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

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