Exponenta Banner
exponenta event banner

foldByKey

Класс: matlab.compiler.mlspark.RDD
Пакет: matlab.compiler.mlspark

Объедините значения для каждого ключа с помощью ассоциативной функции и нейтрального “нулевого значения”

расширьте все на странице

Синтаксис

result = foldByKey(obj,zeroValue,func,numPartitions)

Описание

result = foldByKey(obj,zeroValue,func,numPartitions) объединяет значения для каждого ключа в obj использование ассоциативного функционального func и нейтральное “нулевое значение” представлено zeroValue. Входной параметр numPartitions задает количество разделов, чтобы создать в получившемся RDD.

Входные параметры

развернуть все

Вход RDD, заданный как RDD объект.

Нейтральное “нулевое значение”, заданное как массив ячеек чисел.

Типы данных: cell

Функция для сворачивания значений каждого ключевого, определенного функцией указателя.

Типы данных: function_handle

Количество разделов, чтобы создать, заданный как скалярное значение.

Типы данных: double

Выходные аргументы

развернуть все

Конвейерный RDD, содержащий результат агрегации, возвращенный как RDD объект.

Примеры

развернуть все

%% Connect to Spark
sparkProp = containers.Map({'spark.executor.cores'}, {'1'});
conf = matlab.compiler.mlspark.SparkConf('AppName','myApp', ...
                        'Master','local[1]','SparkProperties',sparkProp);
sc = matlab.compiler.mlspark.SparkContext(conf);

%% foldByKey
x = sc.parallelize({ {'a',1}, {'b',1}, {'a',1} });
y = x.foldByKey(5, @(x,y)(x+y));
viewRes = y.collect() % {{'a',7},{'b',6}}

Смотрите также

| | | | | | | | |

Введенный в R2017b

Документация MATLAB Compiler
Поддержка