object Data_aggregation { def main(args: Array[String]): Unit = { //这里更换其它类型的蔬菜数据 val inputFile = "datas/ziganlan.csv"; val conf = new SparkConf().setAppName("demo1").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val sqc = new SQLContext(sc) // 创建spark session val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() val textFile = sc.textFile(inputFile) val FileRDD = textFile.map( line => { val year = line.split(",")(4).split("-")(0) val month = line.split(",")(4).split("-")(1) val times = year+"-"+month val name = line.split(",")(0) val lowprice = line.split(",")(1).toDouble val minprice = line.split(",")(2).toDouble val topprice = line.split(",")(3).toDouble (name,lowprice,minprice,topprice,times) } ) FileRDD.foreach(println)
时间: 2024-03-30 16:38:15 浏览: 58
这段代码是使用Spark进行数据聚合的代码。首先,指定了输入文件路径和Spark的配置信息,创建了SparkContext和SQLContext。接着,使用textFile()方法读取输入文件中的每一行数据,并使用map()方法对每一行数据进行操作,将其转化为一个元组。其中,元组包含了蔬菜名称、最低价、平均价、最高价和时间信息。通过对每一行数据的处理,可以将数据按照时间和蔬菜名称进行聚合。最后,使用foreach()方法将聚合后的数据打印出来。这段代码是数据处理中数据聚合的基础代码,用于对大规模数据进行聚合分析。
相关问题
WARNING : No fit_metrics_aggregation_fn provided WARNING : No evaluate_metrics_aggregation_fn provided
这两个警告信息通常出现在机器学习模型训练或评估的过程中,特别是在使用某些库或框架如Scikit-Learn、TensorFlow等时。`fit_metrics_aggregation_fn`和`evaluate_metrics_aggregation_fn`是指用于聚合训练集和验证集性能指标的函数。
- `No fit_metrics_aggregation_fn provided`: 这意味着在训练模型时,没有提供自定义的函数来汇总并返回每个epoch或batch的性能指标,如准确率、损失等。如果你想要计算每个周期的整体性能,需要显式地设置一个聚合函数,比如`mean`或`sum`。
- `No evaluate_metrics_aggregation_fn provided`: 类似地,这表示在评估模型时,没有指定如何将测试数据上的单次预测结果聚合到整体评估指标上。如果想得到整个测试集的平均精度或其他指标,也需要提供一个用于整合结果的函数。
为了修复这个问题,你需要为`fit`和`evaluate`步骤提供合适的回调函数,告诉它们如何处理和组合数据。例如,在Scikit-Learn中,你可以这样做:
```python
from sklearn.metrics import make_scorer
# 在fit部分
def my_fit_metrics(y_true, y_pred):
# 实现你的聚合函数
return mean_squared_error(y_true, y_pred)
fit_metric = make_scorer(my_fit_metrics)
# ...
# 在evaluate部分
def my_evaluate_metrics(y_true, y_pred):
# 同样实现你的聚合函数
return accuracy_score(y_true, y_pred > threshold) # 示例:二分类问题
eval_metric = make_scorer(my_evaluate_metrics)
# ...
```
def normalize(volume, maxdisparity): return 255.0 * volume / maxdisparity def select_disparity(aggregation_volume): volume = np.sum(aggregation_volume, axis=3) disparity_map = np.argmin(volume, axis=2) return disparity_map啥意思
这段代码是用于视差估计(Stereo Matching)中的聚合过程中的后处理步骤。其中:
- `normalize(volume, maxdisparity)` 函数将聚合体积中的数值归一化到 [0, 255] 范围内,以便最后输出视差图像。
- `select_disparity(aggregation_volume)` 函数则是用于从聚合体积中找到最佳的视差值。聚合体积中的每个元素代表了在不同的视差值下,对应像素点的匹配程度得分。因此,将每个视差下的得分加和,即可得到一个二维的热图。最后,从这个热图中找到每个像素点得分最小的那个视差值,即为该像素点的视差值。这个过程可以用 `np.sum()` 和 `np.argmin()` 函数实现。