Типы трансформации диванов: Механизмы трансформации диванов — коротко о каждом

| Развернуть Мебель

Покупка дивана-кровати гарантирует, что у вас всегда будет комфортное место для сна ваших гостей. Вам не нужно беспокоиться о том, чтобы вытащить детей из их кроватей или усадить людей на неудобный диван. У каждого может быть свое удобное место для отличного ночного сна. Правильный диван-кровать также может помочь вам максимально эффективно использовать свое пространство, поскольку его можно использовать в комнате, которая служит другой цели, например, в игровой, домашнем офисе или кабинете.Вы даже можете использовать диван-кровать в своей спальне, чтобы в течение дня не было так тесно.

К счастью, вариантов диванов-кроватей гораздо больше, чем было во времена вашей бабушки. Вам не нужны яркие цветочные пледы и пледы или тонкие как бумага матрасы. В Ванкувере можно найти роскошные диваны-кровати с плюшевыми матрасами из пеноматериала с эффектом памяти, которые так же шикарны, как и все, что вы найдете в макете журнала.

Вот несколько вещей, которые нужно помнить, чтобы купить лучший диван-кровать для вашего дома:

Диван-кровать Тип

Когда вы думаете о диване-кровати, вы, вероятно, думаете о традиционной выдвижной модели, которая заставляла вас с трудом вытащить матрас, а затем изо всех сил стараться найти место, чтобы положить все подушки.К тому же у вас был огромный промежуток между верхом матраса и спинкой дивана.

В настоящее время существуют более сложные варианты диванов-спальных мест, которые решают все эти проблемы. Качественные диваны-кровати выдвигаются одним плавным движением, при этом между верхом матраса и диваном нет зазора. У некоторых даже есть подушки, прикрепленные к платформе, поэтому вам совсем не нужно ими управлять.

Футон — еще один популярный тип дивана-кровати. Задняя часть футона ложится ровно, образуя единую поверхность, превращая подушку для сидения в кровать. Есть хрупкие футоны, которые вы, наверное, видели, но современные диваны-кровати используют механизм футона для создания более изысканного предмета мебели. То, что похоже на обычный диван, имеет откидную спинку, которая открывает спальную зону.

Наконец, есть более продвинутые опции с уникальными механизмами. Например, у кроватей Harmony в Expand Furniture есть спинка сиденья, которая ложится как футон, но матрас раскладывается так, что кажется знакомым, но все же отличается от традиционного дивана-кровати.Весь механизм настолько прост в использовании, что управлять им сможет даже ребенок.

Матрас Тип

Конечно, тип матраса на t

Общие сведения об управлении операциями: 3.2 Входные данные — OpenLearn — Открытый университет

Некоторые входные данные используются в процессе создания товаров или услуг; другие играют роль в процессе создания, но не используются. Чтобы различать их, входные ресурсы обычно классифицируются как:

• преобразованные ресурсы — те, которые каким-либо образом преобразованы в результате операции по производству товаров или услуг, которые являются ее выходами

• преобразованные ресурсы — те, которые используются для выполнения процесса преобразования.

Входные данные включают в себя различные типы преобразованных и преобразованных ресурсов.

Три типа ресурсов, которые могут быть преобразованы в операции:

• материалы — физические входы в процесс

• информация, которая обрабатывается или используется в процессе

• клиентов — людей, которые каким-то образом преобразился.

Многие люди думают, что операции — это в основном преобразование материалов или компонентов в готовые изделия, например, когда известняк и песок превращаются в стекло или автомобиль собирается из различных его частей.Но все организации, производящие товары или услуги, трансформируют ресурсы: многие из них в основном озабочены трансформацией информации (например, консультационные фирмы или бухгалтеры) или трансформацией клиентов (например, парикмахерские или больницы).

Galloway (1998) определяет операции как все виды деятельности, связанные с преобразованием материалов, информации или клиентов.

Два типа ресурсов преобразования:

• персонал — люди, непосредственно участвующие в процессе преобразования или поддерживающие его

• объекты — земля, здания, машины и оборудование.

Персонал, участвующий в процессе трансформации, может включать как людей, непосредственно нанятых организацией, так и лиц, нанятых для оказания ей услуг. Иногда их называют «рабочими». Помещения организации, включая здания, машины и оборудование, иногда называют «капиталом». Операции сильно различаются по сочетанию труда и капитала, составляющих их вводимые ресурсы. Операции с высокой степенью автоматизации во многом зависят от капитала; другие полагаются в основном на труд.

Мероприятие 4

Определите основные входы (как преобразованные, так и преобразованные ресурсы), используемые каждой из следующих организаций, и их основные выходы.

Обсуждение

Преобразованные ресурсы ресторана включают еду и напитки, а его ресурсы преобразования включают оборудование, такое как плиты, холодильники, столы и стулья, а также поваров и официантов. В университете преобразованные ресурсы включают студентов и знания, а преобразующие ресурсы включают лекторов, наставников и вспомогательный персонал, а также классы, книги и учебные материалы.

Какие бывают типы аффиксов?

Аффикс — это набор букв, обычно добавляемых в начало или конец корневого слова для изменения его значения. Корень — это часть слова, которая остается после удаления всех префиксов и суффиксов. Обычно они могут стоять отдельно.В слове неприкасаемый «прикосновение» является корнем.

Два основных типа аффиксов — это префиксы и суффиксы. В приведенном выше примере «неприкасаемый» «un-» является префиксом, а «-able» — суффиксом. В качестве другого примера рассмотрим корневое слово зарезервировано . Благодаря аффиксам он может быть преобразован в безоговорочно с помощью префикса «un-» или даже безоговорочно с помощью суффиксов «-ed» и «-ly». Если вы когда-нибудь задумаетесь: «Какие бывают типы аффиксов?» мы собираемся выложить все это для вас.

Префиксы

Префиксы прикрепляются к началу корневого слова. Они создают новое слово с новым значением. Вот список распространенных префиксов с их значением и пример предложения:

• анти- (против или наоборот)
  Как вы думаете, финал последнего фильма «Мстители» был антиклиматическим ?
• dis- (отсутствие, обособление, разворот или нет)
  Отсутствие французского языка ставило ее в невыгодное положение на протяжении всего путешествия.
• in- (not, in or on)
  Новая сотрудница посчитала, что ее два часа обучения были недостаточными .
• ошибка (неверное или отрицание)
  Древнее руководство было полно дезинформации .
• без (не)
  Наихудшая часть обезжиренной диеты — это обезжиренное молоко.
• до (до или перед)
  Знание мира ее бабушки предшествовало ее матери.
• un- (не или разворот)
  Этот пирог скорее неприятный .

Дополнительные примеры см. В разделе «Примеры префиксов».

Префиксы и дефисы

Время от времени вы можете видеть дефис, помещенный между префиксом и корневым словом.Это обычное явление, когда префикс заканчивается той же буквой, что и начинается коренное слово. Например, если у мирового лидера есть политика против иммиграции , вам, как правило, следует поставить дефис между префиксом и корневым словом.

Далее, дефисы требуются, когда префикс собирается присоединиться к существительному собственному. Например, если вы летите трансатлантическим рейсом из Нью-Йорка в Ирландию, вам понадобится дефис перед существительным «Atlantic».

Наконец, есть четыре префикса, которые почти всегда ставят дефис перед соединением своего корневого слова.Это одно из тех сложных правил грамматики, которые вам придется запомнить. Большинство руководств по стилю инструктируют авторов по использованию дефисов. Так что не забудьте проконсультироваться со стилем своего учителя, если сомневаетесь. А пока попробуйте ошибиться в сторону дефиса, если вы когда-нибудь захотите использовать следующие префиксы:

• all- (вся сумма, количество или степень)
  Ее знание Ирландии 15-го века было все — охватывающий .
• крест — (проехать в другом направлении или пересечь)
  Он отказался пройти перекрестный допрос .
• бывшая (бывшая, уволенная)
  У нее была кофейная встреча со своим бывшим деловым партнером .
• самообслуживание (сущность человека, которая отличает его от других)
  Hygge — это датская практика самообслуживания .

Подробнее о дефисах см. В Правилах использования дефисов.

Суффиксы

Суффиксы добавляются к концу корневого слова. Они тоже создают новое слово с новым значением. Просмотрите этот список распространенных суффиксов, а также их значения и примеры предложений:

• -able (способный, восприимчивый или данный)
  Как мы справлялись до портативных портативных компьютеров?
• -безопасный (может иметь отношение или иметь отношение к)
  Когда он бормочет, его речь непонятна .
• -er (больше, в связи с происхождением или назначением роли)
  Поскольку он профессиональный водитель , кажется справедливым, что его Corvette на быстрее , чем мой Mini Cooper.
• -полный (полный)
  Я благодарен за зоркий глаз моего редактора.
• -без (без)
  Жизнь без книг бессмысленна .
• -ment (действие, результат или результирующее состояние)
  Его неправильный выбор привел к лишению гражданских прав из общины.
• -лы (указанным образом)
  Они неудачно спланировали нападение на мирных туристов.

Обратите внимание, что к слову можно добавить несколько префиксов или суффиксов. Вы можете увидеть это в словах выше, например, лишение избирательных прав и безуспешно . Другие примеры включают нонконформист , контрреволюционный , реорганизацию и не поддающийся количественной оценке .

Еще больше примеров можно найти в списке суффиксов и примеров суффиксов.

Орфография и суффиксы

В некоторых случаях написание корневого слова изменяется при добавлении суффикса. Рассмотрим слово «невообразимое». Его корень — «воображать». Часто, когда слово заканчивается молчаливым -e, -e отбрасывается и добавляется суффикс.

Еще одно обычное явление — это изменение буквы «y» на «i». Возьмите слово «красивая». Если вы хотите сказать, что кто-то «красивее» других, вы можете сказать: «Ребекка Фергюсон на красивее, чем на , чем ее двойник, Ингрид Бергман.

Конечно, если есть правило правописания, есть исключение. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с этими Правилами написания суффиксов.

Другие аффиксы

Есть еще один член семейства аффиксов, но он вроде как скрытый секрет. Вы когда-нибудь слышали об инфиксе или тмезисе? Инфиксы возникают, когда аффикс вставлен в корневое слово. Таким образом, вместо того, чтобы появляться в начале или в конце, они появляются внутри корневого слова.

По правде говоря, мы не часто видим их в официальной письменной форме.Это выдуманные слова? Абсолютно безумно . Если вы поклонник классических фильмов, возможно, вы смотрели My Fair Lady. В нем Одри Хепберн поет: «Sittin’ abso-bloomin’-lutely still ». В последнее время бывшая няня принца Уильяма описывала его помолвку с Кейт Миддлтон как « фан-феерический ».

Как видите, инфиксы добавляют акцент. Но они больше подходят для неформального письма. Используйте их в сценарии следующего телеэкрана или фильма. Помните, когда Гомер Симпсон называл саксофон « sax-a-ma-phone »? Или как насчет того, чтобы Snoop Dogg сменил «дом» на « hizouse »? В то время как префиксы и суффиксы создают новые слова, инфиксы подчеркивают начальное корневое слово (и добавляют немного веселья).

Продолжайте строить слова и предложения

Мы надеемся, что эти примеры аффиксов помогут вам и дальше строить слова и предложения с ясностью и смыслом. Сложите префиксы поверх корневых слов. Отметьте суффикс, если это возможно. Когда вы чувствуете себя диким и сумасшедшим, подумайте об инфиксе в своем последнем сообщении в блоге. Все эти разговоры о корневых словах могут заставить вас задуматься о базовых словах. Мы надеемся, что вам понравится дополнительная информация об этих двух терминах. Являются ли основные слова и корневые слова одним и тем же?

Какие существуют типы переливаний? (с иллюстрациями)

Переливание — это процесс передачи крови или продуктов крови через вену пациента.Обычно это происходит при кровопотере в результате несчастного случая или хирургического вмешательства, или когда организм не может производить кровь в результате болезни. Различные типы переливаний включают переливание эритроцитов (эритроцитов), переливание плазмы, переливание тромбоцитов и переливание фактора свертывания крови. Также может быть выполнено переливание антител и лейкоцитов (лейкоцитов). Другой вид переливания называется аутотрансфузией.

При аутотрансфузии кровь или компоненты крови, передаваемые пациенту, в основном поступали от него. Обычно это делается, когда пациент, которому предстоит операция, решает использовать собственную кровь в случае кровопотери во время операции. Его кровь часто берут за несколько дней до операции и хранят в лаборатории. Одним из преимуществ этого типа переливания является устранение трансфузионных реакций и передачи инфекций, которые иногда могут возникать при использовании крови донора.Однако аутотрансфузия в основном проводится в неэкстренных ситуациях.

Переливание компонентов крови обычно является наиболее распространенным.Пациентам с нарушениями выработки тромбоцитов или факторов свертывания крови часто делают переливание тромбоцитов или факторов свертывания крови. Люди с пониженным уровнем тромбоцитов или фактора свертывания крови часто склонны к кровотечениям. Плазма, жидкая часть крови, также может использоваться у пациентов с дефицитом фактора свертывания крови.

лейкоцитов важны для защиты организма от инфекций. Когда эти клетки недостаточны или не функционируют должным образом, могут возникать тяжелые инфекции, которые часто могут приводить к опасным для жизни осложнениям. Переливание лейкоцитов может помочь людям с чрезвычайно низким уровнем лейкоцитов. Антитела также представляют собой клетки иммунной системы, способные напрямую бороться с возбудителями болезней, вызывающими бешенство, ветряную оспу и гепатит.Переливания с использованием специфических антител часто проводятся пациентам, которые подвергались воздействию любого из этих состояний.

Переливание красных кровяных телец (эритроцитов) часто выполняется в случаях кровотечения и при недостаточном производстве эритроцитов из костного мозга, который является губчатым участком крупных костей.Пациентам с тяжелой анемией или пониженным содержанием эритроцитов часто требуется такое переливание, чтобы восстановить количество эритроцитов и облегчить симптомы. Симптомы включают частую утомляемость, бледность, учащенное сердцебиение, а иногда и выпадение волос.

Spark RDD Operations-Transformation & Action с примером

1. Spark RDD Operations

Два типа операций RDD Apache Spark — это преобразования и действия. Преобразование — это функция, которая создает новый RDD из существующих RDD, но когда мы хотим работать с фактическим набором данных, в этот момент выполняется действие Action . Когда действие запускается после получения результата, новый RDD не формируется, как преобразование.В этом руководстве по операциям RDD Apache Spark мы получим подробное представление о том, что такое Spark RDD, что такое преобразование в Spark RDD, различные операции преобразования RDD в Spark с примерами, что такое действие в Spark RDD и различные операции действий RDD в Бегите примерами.

Spark RDD Operations-Transformation & Action с примером

2. Операции RDD Apache Spark

Прежде чем мы начнем с Spark RDD Operations, давайте углубимся в RDD в Spark.
Apache Spark RDD поддерживает два типа операций —

Теперь давайте сначала разберемся, что такое Spark RDD Transformation and Action —

3. Преобразование RDD

Преобразование Spark — это функция, которая создает новый RDD из существующих RDD. Он принимает RDD в качестве входных данных и создает один или несколько RDD в качестве выходных. Каждый раз, когда мы применяем какое-либо преобразование, он создает новый RDD. Таким образом, входные RDD не могут быть изменены, поскольку RDD неизменны по своей природе.

Применяя преобразование, была построена линия RDD со всеми родительскими RDD последнего RDD (ов).Линия RDD, также известная как график операторов RDD или график зависимостей RDD. Это логический план выполнения, т.е. это Направленный ациклический граф ( DAG ) всех родительских RDD RDD.

Преобразования являются ленивыми по своей природе , т.е. они выполняются, когда мы вызываем действие. Они не исполняются сразу. Два основных типа преобразований — это map (), filter ().
После преобразования результирующий RDD всегда отличается от своего родительского RDD.Он может быть меньше (например, фильтр, счетчик, отдельный, образец), больше (например, flatMap (), union (), декартово ()) или того же размера (например, карта).

Есть два типа преобразований:

• Узкое преобразование — В Узкое преобразование все элементы, необходимые для вычисления записей в одном разделе, находятся в одном разделе родительского RDD. Ограниченное подмножество раздела используется для вычисления результата. Узкие преобразования являются результатом map (), filter ().

Операция узкого преобразования Apache Spark

• Широкое преобразование — При широком преобразовании все элементы, необходимые для вычисления записей в одном разделе, могут находиться во многих разделах родительского RDD. Раздел может находиться во многих разделах родительского RDD. Широкие преобразования являются результатом groupbyKey () и reducebyKey () .

Операции преобразования Spark Wide

В преобразовании RDD есть различные функции.Давайте посмотрим на преобразование RDD на примерах.

3.1. карта (функция)

Функция карты выполняет итерацию по каждой строке в RDD и разделяется на новый RDD. Используя преобразование map () , мы берем любую функцию, и эта функция применяется к каждому элементу RDD.

В карте у нас есть гибкость, заключающаяся в том, что входной и возвращаемый типы RDD могут отличаться друг от друга. Например, мы можем иметь входной тип RDD как String после применения

map (), возвращаемый RDD может быть логическим.

Например, в СДР {1, 2, 3, 4, 5}, если мы применим «rdd.map (x => x + 2)», мы получим результат как (3, 4, 5, 6, 7) .

Также читайте: Как создать СДР

Пример карты ():

[php] import org. apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object mapTest {
def main (args: Array [String]) = {
val spark = SparkSession.builder.appName («mapExample»). master («local»).getOrCreate ()
val data = spark.read.textFile («spark_test.txt»). rdd
val mapFile = data.map (line => (line, line.length))
mapFile.foreach (println)
}
} [/ php]

spark_test.txt ”

 привет ... пользователь! этот файл создан для проверки работы искры. 

?, И как мы можем применить функции к этим разделам RDD ?. Все это будет сделано с помощью искрового программирования, которое осуществляется с помощью поддержки языка Scala… 

• Примечание — В приведенном выше коде функция map () отображает каждую строку файла с ее длиной.

3.2. flatMap ()

С помощью функции flatMap () для каждого входного элемента у нас есть много элементов в выходном RDD. Самый простой способ использования flatMap () — разбить каждую входную строку на слова.
Map и flatMap похожи тем, что они берут строку из входного RDD и применяют функцию к этой строке. Ключевое различие между map () и flatMap () заключается в том, что map () возвращает только один элемент, а flatMap () может возвращать список элементов.

flatMap () пример:

[php] val data = spark.read.textFile («spark_test.txt»). rdd
val flatmapFile = data.flatMap (lines => lines.split (»«))
flatmapFile.foreach (println) [/ php]

• Примечание — В приведенном выше коде функция flatMap () разбивает каждую строку при появлении пробела.

3.3. фильтр (функция)

Функция Spark RDD filter () возвращает новый RDD, содержащий только элементы, соответствующие предикату. Это узкая операция , потому что она не перетасовывает данные из одного раздела во многие разделы.

Например, предположим, что RDD содержит первые пять натуральных чисел (1, 2, 3, 4 и 5), а предикат проверяет наличие четного числа. Результирующий RDD после фильтра будет содержать только четные числа, то есть 2 и 4.

Пример фильтра ():

[php] val data = spark.read.textFile («spark_test.txt»). Rdd
val mapFile = data.flatMap (lines => lines.split (»«)). Filter (value => value == » искра »)
println (mapFile.count ()) [/ php]

• Примечание — В приведенном выше коде функция flatMap отображает строку в слова, а затем подсчитывает слово «Spark» с помощью действия count () после фильтрации строк, содержащих «Spark» из mapFile.

Чтение: Apache Spark RDD против DataFrame против DataSet

3.4. mapPartitions (функция)

MapPartition преобразует каждый раздел исходного RDD во множество элементов результата (возможно, ни одного). В mapPartition () функция map () применяется к каждому разделу одновременно. MapPartition похож на карту, но с той разницей, что она запускается отдельно для каждого раздела (блока) RDD.

3,5. mapPartitionWithIndex ()

Это похоже на mapPartition; Помимо mapPartition он предоставляет func целочисленным значением, представляющим индекс раздела, а map () применяется к индексу раздела один за другим.

Learn: команды оболочки Spark для взаимодействия со Spark-Scala

3,6. объединение (набор данных)

С помощью функции union () мы получаем элементы обоих RDD в новом RDD. Ключевое правило этой функции заключается в том, что два RDD должны быть одного типа.
Например, элементы RDD1 — это (Spark, Spark, Hadoop , Flink ), а элементы RDD2 — ( Big data , Spark, Flink), поэтому в результате получается rdd1.union (rdd2) будет иметь элементы (Spark, Spark, Spark, Hadoop, Flink, Flink, Big data).

Union (), пример:

[php] val rdd1 = spark.sparkContext.parallelize (Seq ((1, «янв», 2016), (3, «ноя», 2014), (16, «feb», 2014)))
val rdd2 = spark.sparkContext.parallelize (Seq ((5, «dec», 2014), (17, «sep», 2015)))
val rdd3 = spark.sparkContext.parallelize (Seq ((6, «dec», 2011) , (16, «май», 2015)))
val rddUnion = rdd1.union (rdd2) .union (rdd3)
rddUnion.foreach (Println) [/ php]

• Примечание — В приведенном выше коде операция union () вернет новый набор данных, содержащий объединение элементов в исходном наборе данных (rdd1) и аргументе (rdd2 & rdd3).

3,7. пересечение (другой набор данных)

С помощью функции correction () мы получаем только общий элемент обоих RDD в новом RDD. Ключевое правило этой функции заключается в том, что два RDD должны быть одного типа.
Рассмотрим пример, элементы RDD1 — это (Spark, Spark, Hadoop, Flink), а элементы RDD2 — (Big data, Spark, Flink), поэтому результирующий rdd1.intersection (rdd2) будет есть элементы (искры).

Пересечение (), пример:

[php] val rdd1 = spark.sparkContext.parallelize (Seq ((1, «янв», 2016), (3, «ноя», 2014, (16, «feb», 2014)))
val rdd2 = spark .sparkContext.parallelize (Seq ((5, «декабрь», 2014), (1, «январь», 2016)))
val comman = rdd1.intersection (rdd2)
comman.foreach (Println) [/ php]

• Примечание – Операция crossction () возвращает новый RDD. Он содержит пересечение элементов в rdd1 и rdd2.

Научитесь устанавливать Spark на Ubuntu

3.8. отличный ()

Он возвращает новый набор данных, содержащий различных элементов исходного набора данных. Полезно удалить повторяющиеся данные.
Например, если RDD имеет элементы (Spark, Spark, Hadoop, Flink), , то rdd.distinct () предоставит элементы (Spark, Hadoop, Flink).

Distinct (), пример:

[php] val rdd1 = park.sparkContext.parallelize (Seq ((1, «янв», 2016), (3, «ноя», 2014), (16, «февраль», 2014), (3, «ноя») ”, 2014)))
val result = rdd1.отличный ()
println (result.collect (). mkString («,«)) [/ php]

• Примечание — В приведенном выше примере отдельная функция удалит повторяющуюся запись, т.е. (3, ‘”nov”, 2014).

3.9. groupByKey ()

Когда мы используем groupByKey () в наборе данных из пар (K, V), данные перетасовываются в соответствии со значением ключа K в другом RDD. В этом преобразовании много ненужных данных передается по сети.

Spark обеспечивает возможность сохранения данных на диск, когда на один компьютер-исполнитель загружается больше данных, чем может поместиться в памяти.Перейдите по этой ссылке на страницу , чтобы подробно узнать о механизме кэширования и сохранения состояния RDD .

groupByKey () пример:

[php] val data = spark.sparkContext.parallelize (Array ((‘k’, 5), (‘s’, 3), (‘s’, 4), (‘p’, 7), (‘p ‘, 5), (‘ t ‘, 8), (‘ k ‘, 6)), 3)
val group = data.groupByKey (). Collect ()
group.foreach (println) [/ php]

• Примечание — groupByKey () группирует целые числа на основе одного и того же ключа (алфавита). После этого действие collect () вернет все элементы набора данных в виде массива.

3.10. reduceByKey (func, [numTasks])

Когда мы используем reduceByKey в наборе данных (K, V), пары на одном компьютере с одним и тем же ключом объединяются перед перетасовкой данных.

Пример reduceByKey ():

[php] val words = Array («один», «два», «два», «четыре», «пять», «шесть», «шесть», «восемь», «девять», «десять»)
val data = spark.sparkContext.parallelize (слова) .map (w => (w, 1)). reduceByKey (_ + _)
data.foreach (println) [/ php]

• Примечание — Приведенный выше код будет распараллеливать массив строк.Затем он сопоставит каждое слово со счетчиком 1, а затем reduceByKey объединит количество значений, имеющих аналогичный ключ.

Чтение: различные особенности RDD

3.11. sortByKey ()

Когда мы применяем функцию sortByKey () к набору данных из пар (K, V), данные сортируются в соответствии с ключом K в другом RDD.

Пример sortByKey ():

[php] val data = spark.sparkContext.parallelize (Seq ((«математика», 52), («английский», 75), («наука», 82), («компьютер», 65), («математика» ”, 85)))
val sorted = data.sortByKey ()
sorted.foreach (println) [/ php]

• Примечание — В приведенном выше коде преобразование sortByKey () сортирует данные RDD в порядке возрастания ключа (строки).

Чтение: Ограничения СДР

3.12. присоединиться ()

Присоединение — термин базы данных. Он объединяет поля из двух таблиц с использованием общих значений. Операция join () в Spark определена на попарном RDD. Парные СДР — это СДР, в которых каждый элемент находится в форме кортежей.Где первый элемент является ключевым, а второй — значением.

Преимущество использования данных с ключами состоит в том, что мы можем комбинировать данные вместе. Операция join () объединяет два набора данных на основе ключа.

Пример соединения ():

[php] val data = spark.sparkContext.parallelize (Array ((‘A’, 1), (‘b’, 2), (‘c’, 3)))
val data2 = spark.sparkContext.parallelize ( Array ((‘A’, 4), (‘A’, 6), (‘b’, 7), (‘c’, 3), (‘c’, 8)))
val result = data.join (data2)
println (результат.collect (). mkString («,»)) [/ php]

• Примечание — Преобразование join () объединит два разных RDD на основе Key.

Чтение: Линия RDD в Spark: Метод ToDebugString

3,13. объединить ()

Чтобы избежать полной перетасовки данных, мы используем функцию coalesce (). В coalesce () мы используем существующий раздел, чтобы перетасовать меньше данных. Используя это, мы можем сократить количество разделов. Предположим, у нас есть четыре узла, и мы хотим только два узла.Тогда данные дополнительных узлов будут сохранены на узлах, которые мы сохранили.

Coalesce (), пример:

[php] val rdd1 = spark.sparkContext.parallelize (Массив («янв», «февраль», «мар», «апрель», «май», «июнь»), 3)
val result = rdd1.coalesce ( 2)
result.foreach (println) [/ php]

• Примечание — Объединение уменьшит количество разделов исходного RDD до numPartitions, определенного в аргументе объединения.

4. СДР Действие

Преобразования создают RDD друг из друга, но когда мы хотим работать с фактическим набором данных, в этот момент выполняется действие.Когда действие запускается после получения результата, новый RDD не формируется, как преобразование. Таким образом, Действия — это операции Spark RDD, которые дают значения, отличные от RDD. Значения действия сохраняются в драйверах или во внешней системе хранения. Это приводит в движение лень RDD.

Действие — это один из способов отправки данных от Executer драйверу . Исполнители — это агенты, которые отвечают за выполнение задачи. В то время как драйвер — это процесс JVM, который координирует рабочих и выполнение задачи.Вот некоторые из действий Spark:

4.1. count ()

Действие count () возвращает количество элементов в RDD.

Например, RDD имеет значения {1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6} в этом RDD «rdd.count ()» даст результат 8.

Пример Count ():

[php] val data = spark.read.textFile («spark_test.txt»). Rdd
val mapFile = data.flatMap (lines => lines.split (»«)). Filter (value => value == » искра »)
println (mapFile.count ()) [/ php]

• Примечание — В приведенном выше коде функция flatMap () преобразует строку в слова и подсчитывает слово «Spark» с помощью count () Action после фильтрации строк, содержащих «Spark» из mapFile.

Learn: Spark Streaming

4.2. собирать ()

Действие collect () — это обычная и простая операция, которая возвращает все содержимое RDD в программу драйвера. Приложение collect () — это модульное тестирование, при котором предполагается, что весь RDD умещается в памяти. В результате можно легко сравнить результат RDD с ожидаемым результатом.
Действие Collect () имеет ограничение, что все данные должны уместиться в машине и копируются в драйвер.

Пример Collect ():

[php] val data = spark.sparkContext.parallelize (Array ((‘A’, 1), (‘b’, 2), (‘c’, 3)))
val data2 = spark.sparkContext.parallelize ( Array ((‘A’, 4), (‘A’, 6), (‘b’, 7), (‘c’, 3), (‘c’, 8)))
val result = data.join (data2)
println (result.collect (). mkString («,»)) [/ php]

• Примечание — Преобразование join () в приведенном выше коде объединит два RDD на основе одного и того же ключа (алфавита). После этого действие collect () вернет все элементы в набор данных в виде массива.

4.3. взять (п)

Действие take (n) возвращает количество n элементов из RDD. Он пытается сократить количество разделов, к которым он обращается, поэтому представляет собой предвзятую коллекцию. Мы не можем предполагать порядок элементов.

Например, рассмотрим СДР {1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6} в этом СДР «take (4)» даст результат {2, 2, 3, 4}

Take (), пример:

[php] val data = spark.sparkContext.parallelize (Array ((‘k’, 5), (‘s’, 3), (‘s’, 4), (‘p’, 7), (‘p ‘, 5), (‘ т ‘, 8), (‘ к ‘, 6)), 3)

val группа = данные.groupByKey (). collect ()

val twoRec = result.take (2)

twoRec.foreach (println) [/ php]

• Примечание — take (2) Action вернет массив с первыми n элементами набора данных, определенных в принимающем аргументе .

Learn: Apache Spark DStream (дискретные потоки)

4.4. верх ()

Если порядок присутствует в нашем RDD, то мы можем извлечь верхние элементы из нашего RDD, используя top () .Действие top () использует порядок данных по умолчанию.

Сверху () пример:

[php] val data = spark.read.textFile («spark_test.txt»). Rdd
val mapFile = data.map (line => (line, line.length))
val res = mapFile.top (3)
res.foreach (println) [/ php]

• Примечание — операция map () отобразит каждую строку с ее длиной. И top (3) вернет 3 записи из mapFile с порядком по умолчанию.

4.5. countByValue ()

countByValue () возвращает, каждый элемент много раз встречается в RDD.

Например, RDD имеет значения {1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6} в этом RDD «rdd.countByValue ()» даст результат {(1,1), (2,2) , (3,1), (4,1), (5,2), (6,1)}

countByValue () пример:

[php] val data = spark.read.textFile («spark_test.txt»). Rdd
val result = data.map (line => (line, line.length)). CountByValue ()
result.foreach (println ) [/ php]

• Примечание — Действие countByValue () вернет хэш-карту пар (K, Int) со счетчиком каждого ключа.

Learn: Операции потокового преобразования Apache Spark

4.6. уменьшить ()

Функция reduce () принимает два элемента в качестве входных данных из СДР, а затем производит выходные данные того же типа, что и входные элементы. Простые формы такой функции являются дополнением. Мы можем добавлять элементы RDD, подсчитывать количество слов. Он принимает в качестве аргумента коммутативные и ассоциативные операции.

Пример Reduce ():

[php] val rdd1 = искра.sparkContext.parallelize (Список (20,32,45,62,8,5))
val sum = rdd1.reduce (_ + _)
println (sum) [/ php]

• Примечание — действие reduce () в приведенном выше коде добавит элементы исходного RDD.

4.7. сложить ()

Подпись fold () похожа на reduce (). Кроме того, он принимает в качестве входных данных «нулевое значение», которое используется для первоначального вызова в каждом разделе. Но условие с нулевым значением состоит в том, что он должен быть элементом идентичности этой операции .Ключевое различие между fold () и reduce () заключается в том, что reduce () выдает исключение для пустой коллекции, но fold () определено для пустой коллекции.

Например, ноль — это идентификатор для сложения; один тождественный элемент для умножения. Тип возврата fold () такой же, как у элемента RDD, с которым мы работаем.
Например, rdd.fold (0) ((x, y) => x + y).

Fold () пример:

[php] val rdd1 = искра.sparkContext.parallelize (List ((«математика», 80), («наука», 90)))
val additionalMarks = («extra», 4)
val sum = rdd1.fold (additionalMarks) {(acc, marks) => val add = acc._2 + marks._2
(«итог», сложение)
}
println (сумма) [/ php]

• Примечание — В приведенном выше коде additionalMarks является начальным значением. Это значение будет добавлено к значению int каждой записи в исходном RDD.

Learn: контрольная точка потоковой передачи Spark в Apache Spark

4.8. агрегат ()

Это дает нам возможность получить тип данных, отличный от типа ввода. aggregate () принимает две функции для получения окончательного результата. С помощью одной функции мы объединяем элемент из нашего RDD с аккумулятором, а вторую — для объединения аккумулятора. Следовательно, в совокупности мы предоставляем начальное нулевое значение того типа, который хотим вернуть.

4.9. foreach ()

Когда у нас есть ситуация, когда мы хотим применить операцию к каждому элементу RDD, но она не должна возвращать значение драйверу .В этом случае полезна функция foreach () . Например, вставка записи в базу данных.

Foreach (), пример:

[php] val data = spark.sparkContext.parallelize (Array ((‘k’, 5), (‘s’, 3), (‘s’, 4), (‘p’, 7), (‘p ‘, 5), (‘ t ‘, 8), (‘ k ‘, 6)), 3)
val group = data.groupByKey (). Collect ()
group.foreach (println) [/ php]

• Примечание — Действие foreach () запускает функцию (println) для каждого элемента группы набора данных.

5. Заключение

В заключение, при применении преобразования к RDD создается другой RDD. В результате этого RDD по своей природе неизменны. Результат вычисляется при введении действия в RDD. Таким образом, такая ленивая оценка снижает накладные расходы на вычисления и делает систему более эффективной.
Итак, если у вас есть какие-либо вопросы о Spark RDD Operations, не стесняйтесь поделиться с нами. Будем рады их решить.
См. Также-

Пять руководящих принципов преобразования корпоративной культуры

Такие компании, как Cisco, Facebook, Google и IBM, являются не только яркими примерами инноваций, но и образцами сильной корпоративной культуры.Руководители этих компаний и им подобные осознают роль культуры в их успехе. IBM, например, хорошо известна своим изменением культуры при Лу Герстнере. Изменив экономическую модель и избавившись от перфекционизма и достижения консенсуса, компания, в свою очередь, стала более гибкой и стратегической. Хотя краеугольным камнем корпоративной культуры является ее уникальность, существует пять руководящих принципов, которые можно использовать для преобразования культуры в такую, которая способствует вовлечению сотрудников и увеличению прибыли.

1. Сначала послушайте

Вам нужно, чтобы ваши сотрудники приняли меняющуюся культуру. Уделите им непрерывное внимание и ухо. Убедиться, что они чувствуют себя частью процесса, очень важно для их участия и приверженности. Несколько исследований напрямую связывают счастливых сотрудников с более высокими доходами. Лучший способ сделать сотрудника счастливым — дать ему почувствовать себя ценным. Когда мы слышим множество разных точек зрения, это формирует лучшие решения и результаты, которые подходят для вашего конкретного бизнеса.Это сработало для LivePerson, сайта онлайн-обслуживания клиентов, который, столкнувшись с задачей пересмотра своей культуры, заставил каждого из своих сотрудников участвовать в сеансах поиска поставщиков, чтобы переопределить основные ценности.

2. Отчитываться друг перед другом

Когда вы являетесь частью бизнеса, который радикально меняется, ответственность становится вашей кровью. Мотивация сотрудников требует от руководителей определения того, что движет страстью каждого сотрудника. Люди хотят автономии, чтобы управлять своей жизнью и чувствовать, что у них есть цель.Предоставление им большего количества обязанностей и задач дает им возможность нести ответственность друг перед другом, чтобы добиться успеха. Подотчетность гарантирует, что сотрудники принимают на себя ответственность выполнять взятые на себя обязательства. Выполнение обязательств создает культуру успеха и вознаграждения для всех заинтересованных сторон. В Spansion на значке каждого сотрудника мы перечисляем наши ценности и фразу: «Дело не в том, что вы говорите, а в том, что вы делаете». Все несут ответственность за это.

3. Воодушевлять и волновать.

Мы все работали на менеджеров, которые контролируют, сомневаются и критикуют нас, и мы знаем, насколько это немотивирует.Сотрудники могут многому научиться у этих начальников, но из-за этого компании теряют хороших людей. Сильные лидеры должны взывать к эмоциям, а не только к логике. Люди будут усерднее работать для лидеров, которые наделяют их полномочиями и оказывают ободряющую поддержку. Например, программа Rackspace «Rookie O» — это пятидневная ориентационная программа, направленная на привлечение новых сотрудников и содействие сотрудничеству. Программа, наполненная ледоколами, играми и многим другим, призвана вселить энтузиазм в сотрудников в тот момент, когда они отправляются туда.

4. Открытое общение и доверие

У некоторых компаний больше сражений и указаний пальцем внутри своих организаций, чем со своими конкурентами. Или они лучше сотрудничают за пределами своих стен, чем внутри. Эти компании обречены на провал. Доверие и общение внутри компаний создают более сильные команды и ответственность. Cisco обеспечивает открытую рабочую среду для продвижения инноваций и дважды в год проводит хакатоны, чтобы побудить сотрудников задуматься о проблемах и проектах за пределами их области.Сотрудники должны быть постоянно на связи, вдохновляться и по-настоящему чувствовать себя частью культуры инноваций.

5. Будьте решительны и рискуйте

Все вышеперечисленные рекомендации не приведут к реализации целей и видения вашей компании, если вы не будете решительны. Принимайте правильные решения для бизнеса и действуйте без промедления. Будьте лидером. Если вы потратите слишком много времени на преобразование своей культуры, вы можете упустить следующую важную возможность. Генеральный директор Ford Motor Company Алан Мулалли трансформировал свой бизнес, возглавив внутреннее слияние, когда дочерние компании со всего мира объединились под одним именем и внесли некоторые новаторские изменения в продуктовые линейки.Внося подобные изменения, вы можете столкнуться с несколькими ошибками. То, как вы ответите на потери и двинетесь дальше, будет определять ваш успех. В конце концов, вы получите удовольствие от путешествия и пожнете плоды, когда увидите, что ваша компания растет.

Джон Кишперт, генеральный директор Spansion, Саннивейл, CA, поставщик решений для встроенных систем на основе Flash, расширяет свой портфель продуктов и рыночные возможности за счет объединения культур двух организаций путем приобретения микроконтроллеров Fujitsu и аналоговых предприятий.