DL4J中文文档/DataVec/运算

使用

运算，就像一个函数，帮我们执行一个转换并加载数据到数据向量。运算的概念是很底层的，这意味着大多数时间你不需要关心它们。

加载数据到Spark如果你正在使用Apache Spark,函数将迭代数据集并加载它到一个Spark RDD里并把原始数据转换为一个Writable。

import org.datavec.api.writable.Writable;
import org.datavec.api.records.reader.impl.csv.CSVRecordReader;
import org.datavec.spark.transform.misc.StringToWritablesFunction;

SparkConf conf = new SparkConf();
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf)

String customerInfoPath = new ClassPathResource("CustomerInfo.csv").getFile().getPath();
JavaRDD> customerInfo = sc.textFile(customerInfoPath).map(new StringToWritablesFunction(rr));

以上代码加载一个CSV文件到一个 2D java RDD。一旦你的RDD被加载，你可以转换它，执行连接并使用缩减器以任何方式处理数据。

可用的运算

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AggregableCheckingOp 可聚合检查运算

[源码]

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AggregableMultiOp 可聚合多运算

[源码]

在相同的列上以并行方式来执行一些降维运算

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ByteWritableOp

[源码]

支持转换为字节码运算

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DispatchOp

[源码]

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DispatchWithConditionOp 有条件分派运算

[源码]

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DoubleWritableOp

[源码]

支持转换为双精度类型运算

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FloatWritableOp

[源码]

支持转换为浮点类型运算

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IntWritableOp

[源码]

支持转换为整型运算

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LongWritableOp

[源码]

支持转换为长整型运算

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StringWritableOp

[源码]

支持转换为TextWritable运算

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CalculateSortedRank

[源码]

计算每个实例在排序之后的排名。例如，我们可能有一些数字“分数”列，并且我们想知道每个实例按列的排序。每个实例的排名将会添加到一个新的长整型列。从0开始索引；实列将有0到数据大小减一的值。当前CalculateSortedRank只能应用在一个标准的（非序列）数据上。此外当前的实现只能在一个列上排序。

transform

public Schema transform(Schema inputSchema) 

• 参数newColumnName是新列的名称（将包括每个实例的排名）
• 参数sortOnColumn是用来排序的列名
• 参数comparator是用来排序实例的比较器

outputColumnName

public String outputColumnName() 

运算应用后的输出列名

• 返回输出列名

columnName

public String columnName() 

输出列名，这通常与输入列名一样。

• 返回输出列名

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