1。Spark围绕弹性分布式数据集（RDD）的概念展开，RDD是一个可以并行操作的容错的容错集合。 创建RDD有两种方法：并行化驱动程序中的现有集合，或引用外部存储系统中的数据集，例如共享文件系统，HDFS，HBase或提供Hadoop InputFormat的任何数据源。 val sc = spark.sparkContext // 已有内部数据源val data = Array(1, 2,

PhysGAN: Generating Physical-World-Resilient Adversarial Examples for Autonomous Driving 本文收录于CVPR 2020 文章目录 PhysGAN: Generating Physical-World-Resilient Adversarial Examples for Autonomous Drivi

目录 RDD介绍 RDD构建 RDD分区数 RDD算子 Transformation算子  Action算子 RDD持久化 RDD缓存 检查点 RDD共享变量 广播变量 累加器Accumulator RDD介绍 Resilient Distributed DataSets，弹性分布式数据集，可以把RDD看作一种分布式集合。其RDD本身不存储数据，数据

Resilient Propagation (RPROP, 弹性传播) 对不同的问题都能用同一套参数, 而且收敛速度比 Backpropagation 快. 它对权重的修改不是正比于梯度 , 而是由梯度和上一轮梯度的符号决定, 如果两轮梯度符号相同, 修改值就乘以 1.2 (弹性加速), 如果两轮梯度符号相反, 修改值就乘以 -0.5 (弹性减速). Manhattan 相似于 RPROP 但

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 1、getPartitions 一组分区的集合         ·分区数决定Task个数，决定并行度。默认是线程数。个数太多进行并发 2、Compute 计算函数 3、getDependencies RDD依赖其他

RDD是什么 RDD, 全称为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets), 是一个容错的, 并行的数据结构, 可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中, 并能控制数据的分区. 同时, RDD 还提供了一组丰富的操作来操作这些数据. 在这些操作中, 诸如 map, flatMap, filter 等转换操作实现了 Monad 模式, 很好地契合了 Scala

Spark RDD（Resilient Distributed Datasets）论文 概要 1: 介绍 2: Resilient Distributed Datasets（RDDs） 2.1 RDD 抽象 2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘 2.3 RDD 模型的优势 2.4 不适合用 RDDs 的应用 3 Spark 编程接口 3.1 Spa

Spark RDD（Resilient Distributed Datasets）论文 概要1: 介绍2: Resilient Distributed Datasets（RDDs） 2.1 RDD 抽象2.2 Spark 编程接口 2.2.1 例子 – 监控日志数据挖掘2.3 RDD 模型的优势2.4 不适合用 RDDs 的应用3 Spark 编程接口 3.1 Spark 中 RDD 的操作3.