monotonically_increasing_id()配合高速缓存解决多次调用导致id不一致

时间: 2023-06-25 18:02:26 浏览: 286
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缓存一致性问题与解决方案

好的，我明白了。关于你的问题，我可以告诉你，monotonically_increasing_id()是Spark DataFrame中一个函数，用于生成一个单调递增的64位长整型的唯一ID。它能够解决多次调用导致id不一致的问题。如果你配合高速缓存使用它，可以提高查询性能和减少重复计算。这是一个非常实用的函数，使用非常广泛。希望我的回答能够解决你的问题。
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private Function<Dataset<Row>, Dataset<Row>> withColumn = jdbcDF -> jdbcDF.withColumn("id", monotonically_increasing_id());

As an AI language model, I understand that the above code ... The function applies the "withColumn" method on the input dataset to add a new column named "id" with unique monotonically increasing values.

这个错误的解决方式Application provided invalid, non monotonically increasing dts to muxer in stream 0: 12 >= 12 av_interleaved_write_frame(): Invalid argument

这个错误的解决方式是检查输入文件的时间戳是否正确，时间戳应该是单调递增的。如果时间戳有误，可以使用FFmpeg的setpts滤镜进行调整。例如，使用以下命令将音频时间戳调整为单调递增： ffmpeg -i input.mp4 -...

解释这段代码 def dropNullAndDropDuplicates(spark: SparkSession, df: DataFrame, schema: StructType, dropKeys: Seq[String], duplicateKeys: Array[String]): (LongAccumulator, LongAccumulator, LongAccumulator, DataFrame) = { val schemaFieldNames: Array[String] = schema.fieldNames if (dropKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_)) || duplicateKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_))) { return (null, null, null, null) } val lineCount: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("lineCount") val trash: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("trash") val duplicate: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("duplicate") val df1: DataFrame = df.select( df.columns.map(name => col(name).as(name.trim.toLowerCase)): _* ) val df1FieldNames: Array[String] = df1.schema.fieldNames val df2: DataFrame = { var tmp: DataFrame = df1 schema.fieldNames.filterNot(df1FieldNames.contains).foreach( fieldName => tmp = tmp.withColumn(fieldName, lit(literal = null)) ) tmp.select( schema.fields .map(structField => tmp.col(structField.name).cast(structField.dataType)): _* ) }.withColumn(colName = "index", monotonically_increasing_id()) val df3: DataFrame = df2.filter(row => { lineCount.add(1) if (dropKeys.exists(key => row.get(row.fieldIndex(key)) == null)) { trash.add(1) false } else { true } }) val df4: DataFrame = df3.groupByKey(row => duplicateKeys.map(key => row.get(row.fieldIndex(key)).toString).mkString("-") )(Encoders.STRING).reduceGroups((row1, row2) => { duplicate.add(1) val defect1 = row1.toSeq.count(_ == null) val defect2 = row2.toSeq.count(_ == null) if (defect1 < defect2) row1 else if (defect1 > defect2) row2 else if (row1.getLong(row1.fieldIndex(name = "index")) > row2.getLong(row1.fieldIndex(name = "index"))) row1 else row2 }).map(_._2)(RowEncoder(df3.schema)) .toDF .drop("index") (lineCount, trash, duplicate, df4) }

具体实现过程为：先判断传入的 dropKeys 和 duplicateKeys 是否在 StructType 中存在，如果不存在则返回 null；然后将 DataFrame 中的列名转换为小写并去除空格，再根据 StructType 中的字段补充缺失的列并转换数据...

Application provided invalid, non monotonically increasing dts to muxer in stream 0: -691752902764108186 >= -69175290276410818

它的意思是在处理音视频流时，应用程序提供了一个无效的、不单调递增的时间戳，导致混合器（muxer）无法处理该流。解决这个问题的方法是检查应用程序代码，确保提供的时间戳单调递增且有效。同时，也可以尝试使用更...

使用ffmpeg报错 0x555975f946c0] Application provided invalid, non monotonically increasing dts to muxer in stream 0: 9 20 >= 920

为了解决这个问题，可以尝试以下几个方法： 1. 使用其他工具检查输入视频文件是否存在错误或者损坏。比如使用 VLC 或者 MediaInfo 等工具查看视频文件的信息。 2. 尝试重新编码输入视频文件，以便生成一个新的、...

解释代码：function t_input_Callback(hObject, eventdata, handles) set(handles.plot_button,'Enable','off') try t = eval(get(handles.t_input,'String')); if ~isnumeric(t) % t_input is not a number set(handles.plot_button,'String','t is not numeric') elseif length(t) < 2 % t_input is not a vector set(handles.plot_button,'String','t must be vector') elseif length(t) > 1000 % t_input is too long a vector to plot clearly set(handles.plot_button,'String','t is too long') elseif min(diff(t)) < 0 % t_input is not monotonically increasing set(handles.plot_button,'String','t must increase') else % All OK; Enable the Plot button with its original name set(handles.plot_button,'String','Plot') set(handles.plot_button,'Enable','on') return end uicontrol(hObject) catch EM set(handles.plot_button,'String','Cannot plot t') uicontrol(hObject) end function t_input_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end

如果 t 不符合这些条件之一，就会禁用绘图按钮，并将按钮上的文本更改为相应的错误信息。如果 t 符合要求，则启用绘图按钮，并将按钮上的文本更改为“Plot”。 如果尝试解析 t 时出现任何错误，就会将绘图按钮禁用...

翻译：where ri = j∈B xij cij is the receiving rate of UE i, and Ui(ri) reflects the degree of satisfaction for UE i. Different degrees of satisfaction are obtained for different receiving rates. Therefore, the utility function is a monotonically increasing function of the receiving rate. This function can be modeled as either a logarithmic function or a sigmoid function. Notably, different types of UE devices may have different levels of satisfaction, even for the same receiving rate, and one can reasonably assume that the utility functions are different for different types of UE devices. In the simulation section, a specific utility function, such as a logarithmic function, is used. In addition, the proposed algorithm can be easily implemented when UEs have different utility functions.

其中ri = j∈B xij cij 是用户设备 i 的接收速率，而Ui(ri) 反映了用户设备 i 的满意程度。不同的接收速率会获得不同程度的满意度。因此，效用函数是接收速率的单调递增函数。这个函数可以建模为对数函数或S型函数。...

valueerror: bins must increase monotonically, when an array

出现这个错误是因为在使用numpy.histogram函数时，传入的参数bins不是单调递增的...解决方法是将bins数组按照单调递增的顺序排列。可以使用numpy.sort函数对bins数组进行排序，或者手动将数组按照单调递增的顺序排列。

matplotlib绘制直方图报错ValueError: bins must increase monotonically, when an array

这个错误通常是由于使用了包含重复元素或无序的数组作为bins参数导致的。在使用bins参数时，必须确保它是单调递增的。 以下是一些可能导致此错误的示例： 1. 使用无序的数组作为bins参数，如bins=np.array...

tz=tzcurve(:,1);zt=tzcurve(:,2); if(min(zt)~=0) error('tzcurve must start at zero depth'); end if(max(zt)<max(z)) error('tzcurve must extend to depth greater than max(z)'); end %make sure depths are monotonic ztest=diff(zt); ind=find(ztest<=0); if(~isempty(ind)) error('depths on tzcurve must increase monotonically') end %determine time range t1=pwlint(zt,tz,z(1)); t2=pwlint(zt,tz,max(z)); t=((0:round(t2/dt))*dt)'; trc=zeros(size(t)); %interpolation sites zint=pwlint(tz,zt,t); %sinc function interpolation trc=sinci(ztrc,z,zint);

这段代码的作用是对数据进行一些检查和插值操作，具体步骤如下： 1. 将tzcurve矩阵的第一列赋值给变量tz，将第二列赋值给变量zt，这样就得到了tz和zt两个向量。 2. 检查zt向量中的最小值是否为0，如果...

能不能帮我手写一个python函数np.histogram

monotonically increasing array of bin edges, including the rightmost edge, allowing for non-uniform bin widths. .. versionadded:: 1.11.0 If bins is a string from the list below, histogram ...

pyspark mllib上,在进行新闻推荐时，只给出了多个新闻文本和对应类别，als模型所需要的rdd数据集怎么获得。如果考虑文本特征，数据集的具体含义是什么。不考虑的话，又是什么。给出代码实现

在上面的代码中，我们使用了HashingTF将新闻文本转化为10000维的向量，然后使用monotonically_increasing_id为每篇新闻生成一个唯一的ID。最后，我们将rating设置为1，并使用ALS模型训练推荐模型。 需要注意的是，...

大数据集群上有一张分布式的hive表，表名tmpcard，该表有两个字段，cardno，newcardno，tmpcard表中有多条数据，一条数据中的cardno和newcardno表示cardno变化为了newcardno，且该条数据的newcardno字段对应的值可以关联到该表另一条数据的cardno字段，以此类推变化次数未知，但已知变化的结尾数据的newcardno字段为空。通过以上关联关系帮我用pyspark写一段递归遍历查找tmpcard表中，cardno的变化路径，将最初的cardno和最后的cardno分别输出为两个字段并把最初的cardno到最后的cardno的变化路径输出作为一个road字段，不能用WITH RECURSIVE 实现，需要输出表内所有cardno的变化路径，先把把所有的数据加载到driver端内存再去做递归查询

from pyspark.sql.functions import spark_partition_id, monotonically_increasing_id # 加载tmpcard表数据到driver端内存 df = spark.table('tmpcard').persist() # 添加一个唯一ID列，用于辅助递归查找 df = df...

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