Как заработать искры преображения


Skyforge "как легко и быстро фармить 1000 классовых или искр развития и 100000 кредитов за час "

©

как легко и быстро фармить 1000 классовых или искр развития и 100000 кредитов за час игры Skyforge

об авторе Пользователь пока ничего не написал о себе.

искр - официальная Skyforge Wiki

Искры - один из основных наборов валюты в Skyforge. Они используются для разблокировки узлов в Атласе вознесения и для сброса символов или талантов и способностей персонажей. Все Искры имеют разные недельные лимиты, которые используются для ограничения прогресса.

Содержание

  • 1 Искры прозрения
    • 1.1 Искры разрушения
    • 1.2 Искры Творения
    • 1.3 Искры равновесия
  • Искры 2 класса
  • 3 Искры эволюции
  • 4 искры трансформации
  • 5 искр откровения
  • 6 искр репликации

Искры прозрения

искр проницательности - это основные искры, которые можно получить в Skyforge. Они используются для продвижения персонажа игрока на всех 3 уровнях Атласа Вознесения. Искры прозрения можно получить, выполнив Приключения и Квесты в

.Преобразование

Spark - Почему он ленив и в чем преимущество?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Основные преобразования и действия Spark с использованием pyspark

Последнее обновление от Vithal S

Apache Spark предоставляет два типа операций: преобразования и действия. Мы проверим обычно используемые базовых преобразований и действий Spark с помощью pyspark.

Создать RDD из локального файла

Вы можете использовать метод контекста искры textFile для создания RDD из локальная файловая система или файловая система HDFS

  ряд = сбн.textFile ("файл: ////home/impadmin/test.txt")  

Статьи по теме: Архитектура, дизайн и обзор Apache Spark

Создать RDD из файла HDFS

  rdd = sc.textFile («hdfs: / localhost: 8020 / home / impadmin / test.txt»)  

Основные преобразования искры

Преобразования - это операция Spark, которая преобразует RDD в другой. Преобразования всегда будут создавать новый RDD из исходного.

Ниже приведены некоторые основные преобразования в Spark:

  • карта ()
  • flatMap ()
  • фильтр ()
  • groupByKey ()
  • reduceByKey ()
  • образец ()
  • union ()
  • отдельный ()
карта ()

Преобразование « карта » применить лямбда-функции ко всем элементам RDD и вернуть новый RDD.

.

Apache Spark: RDD, преобразования и действия

Это 2-й пост в серии блогов Apache Spark, состоящей из 5 частей. В предыдущем блоге мы рассмотрели, зачем нам нужен такой инструмент, как Spark, что делает его более быстрой кластерной вычислительной системой и ее основными компонентами.

В этом блоге мы будем работать с реальными данными с использованием API ядра Spark: RDD, преобразования и действия.

Что такое RDD?

RDD (устойчивый распределенный набор данных) является основным логическим блоком данных в Spark. RDD - это распределенная коллекция объектов.Распределенный означает, что каждый RDD разделен на несколько разделов. Каждый из этих разделов может находиться в памяти или на дисках разных машин в кластере. СДР - это неизменяемая (только для чтения) структура данных. Вы не можете изменить исходный RDD, но вы всегда можете преобразовать его в другой RDD со всеми необходимыми изменениями.

Цитата из Learning Spark book , «В Spark вся работа выражается в создании новых RDD, преобразовании существующих RDD или вызове операций над RDD для вычисления результата.”

Как мы уже обсуждали в предыдущем блоге, Spark позволяет вам программировать на Scala, Java, Python и R. В этом блоге мы будем работать с Scala API.

RDD могут быть созданы двумя способами:

1. Распараллеливание существующей коллекции.

2.Загрузка внешнего набора данных из HDFS (или любых других типов файлов, поддерживаемых HDFS).

Давайте посмотрим, как создавать RDD обоими способами.

Создание SparkContext

Чтобы выполнить любую операцию в Spark, вы должны сначала создать объект класса SparkContext.

Класс SparkContext представляет подключение к нашему существующему кластеру Spark и обеспечивает точку входа для взаимодействия со Spark.

Нам нужно создать экземпляр SparkContext, чтобы мы могли взаимодействовать со Spark и распределять наши задания.

Если вы выполняете команды spark из оболочки, например

bin / spark-shell

, вы можете увидеть, что SparkContext уже создан для вас, просто набрав sc на консоли.

Теперь давайте создадим RDD путем распараллеливания простой коллекции Scala с использованием метода parallelize SparkContext

scala> val a = sc.распараллелить (Список ('a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'f', 'd', 'c', 'b', 'c'), 3)

Здесь 1 st - это список символов, а второй - это раздел, т.е. 3. Spark будет распределять данные по 3 разделам. Указав разделы, вы можете оптимизировать размещение данных.

Обратите внимание, что здесь мы только что определили RDD, данные еще не загружаются. Это означает, что если вы перейдете к данным в этом СДР, это может привести к сбою. Вычисления для создания данных в СДР выполняются только при ссылке на данные; например, он создается путем кэширования или записи RDD.

Проверим содержимое RDD.

scala> a.first

first даст вам 1 st случайную запись в RDD.

res1: Char = a

Для просмотра всего содержимого вы можете использовать

scala> a.collect
res2: Array [Char] = Array (a, b, c, d, a , f, d, c, b, c)

Вам следует избегать вызова collect для огромного набора данных, так как он перенесет все данные в программу драйвера i.на одной машине и может привести к ошибке нехватки памяти.

Теперь давайте отфильтруем элементы со значением "a".

scala> a.filter (x => x = = 'a'). Collect
res3: Array [Char] = Array (a, a)

Если вы хотите подсчитать количество вхождений всех a и b, вы можете использовать карту

scala> a.map (x => (x, 1)). reduceByKey ((x, y) => x + y) .collect
res4: Array [(Char, Int )] = Array ((f, 1), (c, 3), (d, 2), (a, 2), (b, 2))

Здесь карта добавит дополнительное целое число1 в качестве начального количества к каждому элементу, а reduceByKey суммирует все подсчеты, чтобы дать окончательную сумму вхождений для каждого элемента.

Spark предоставляет богатый набор операторов для управления RDD. RDD в основном выполняет 2 операции: преобразования и действия. Давайте разберемся с ними дальше.

Преобразования:

Преобразования создают новый RDD из существующего RDD, например map, reduceByKey и filter, которые мы только что видели. Преобразования выполняются по запросу. Это означает, что они вычисляются лениво. Более подробно ленивые оценки мы рассмотрим в следующей части.

Теперь давайте создадим RDD из текстового файла

scala> val rawData = sc.textFile ("путь к / cars.txt")

У нас есть данные, подобные приведенным ниже:

Данные и код доступны на github

Сначала мы должны очистить данные и привести их в соответствующий формат для их обработки.

автомобили класса case (марка: String, модель: String, mpg: Integer, цилиндры: Integer, engine_disp: Integer, мощность: Integer, вес: Integer, ускорение: Double, год: Integer, происхождение: String)

Давайте воспользуемся преобразованием карты для этого

scala> val carsData = rawData.карта (x => x.split ("\ t")).

карта (x => cars (x (0) .toString, x (1) .toString, x (2) .toInt, x (3) .toInt, x (4) .toInt, x (5). toInt, x (6) .toInt, x (7) .toDouble x (8) .toInt, x (9) .toString))

Здесь сначала мы разделили данные, разделенные табуляцией, и сопоставили их с правильными типами данных, используя регистр Scala авто класса.

scala> carsData.take (2)

даст вам случайные 2 записи из данных.

res0: Массив [cars] = Массив (cars (amc, amc ambassador dpl, 15, 8, 390, 190, 3850, 8.5, 70, американские), автомобили (amc, amc gremlin, 21, 6, 199, 90, 2648, 15.0, 70, американские))

Теперь, если вы хотите узнать, сколько автомобилей американского, японского и европейского происхождения там.

scala> carsData.map (x => (x.origin, 1)). ReduceByKey ((x, y) => x + y) .collect
res2: Array [(String, Int)] = Array ( (Американский, 47), (Европейский, 9), (Японский, 6))

Вы можете отфильтровать только автомобили американского происхождения

val americanCars = carsData.filter (x => (x.origin == "American "))
americanCars: org.apache.spark.rdd.RDD [cars] = FilteredRDD [6] в фильтре на 18.

См. здесь

фильтр - это преобразование, которое не возвращает результат, а возвращает новый RDD.

А теперь займемся чем-нибудь посложнее. Рассчитайте средний вес автомобилей по марке.

scala> val makeWeightSum = americanCars.map (x => (x.make, x.weight.toInt))

.combineByKey ((x: Int) => (x, 1),

(согласно : (Int, Int), x) => (соотв ._1 + x, соотв._2 + 1),

(acc1: (Int, Int), acc2: (Int, Int)) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2))

makeWeightSum.collect ()

res3: Array [(String, (Int, Int))] = Array ((chevrolet, (34609,10)), (plymouth, (23680,7)),

(buick, ( 11281,3)), (pontiac, (17311,4)), (привет, (4732,1)), (chevy, (4376,1)), (mercury, (2220,1)),

(amc , (29153,9)), (dodge, (12900,3)), (ford, (30333,8)))

Теперь возьмем среднее значение

val makeWeightAvg = makeWeightSum.map (x => (x._1, (x._2._1 / x._2._2)))
makeWeightAvg.collect ()

res4: Array [(String, Int)] = Array ( (chevrolet, 3460), (plymouth, 3382), (buick, 3760), (pontiac, 4327), (привет, 4732), (chevy, 4376), (mercury, 2220), (amc, 3239), (dodge , 4300), (ford, 3791))

Lineage Graph:

RDD поддерживают преобразование одного RDD в другой, называемый lineage graph, который помогает Spark повторно вычислять любой промежуточный RDD в случае сбоев. Таким образом, искра обеспечивает отказоустойчивость.Для приведенных выше преобразований граф происхождения Spark будет:


Действия:

Действия возвращают окончательные результаты вычислений RDD. Действия запускают выполнение с использованием линейного графа для загрузки данных в исходный RDD, выполнения всех промежуточных преобразований и возврата окончательных результатов в программу драйвера или записи их в файловую систему.

Во-первых, взять, уменьшить, собрать, считать - вот некоторые из действий в искре.

Если вы хотите увидеть, сколько автомобилей американского происхождения есть в наших данных.

americanCars.count ()
res5: Long = 47

Если вы хотите выполнить несколько вычислений с одними и теми же данными, вы можете явно сохранить их в памяти.

carsData.cache () или carsData.persist ()

С их помощью вы можете загружать необработанные / промежуточные данные в память (или сохранять их на диск, если объем данных велик).

Вы можете сохранить вывод в файловая система с использованием

makeWeightAvg.saveAsTextFile («carsMakeWeightAvg.txt»)

Ленивое вычисление:

Как мы видели ранее, даже если мы определяем RDD, данные не загружаются немедленно, и никакие преобразования не вычисляются мгновенно, пока вы не вызовете действие, такое как сбор, подсчет или сохранение вывода в файловую систему.

Таким образом, данные не загружаются до тех пор, пока не потребуется заранее сохранить блокировку памяти. Spark использует отложенное вычисление, чтобы уменьшить количество проходов, необходимых для приема данных, путем объединения операций в цепочку.

Заключение:

В этом блоге мы увидели, как поиграть с фактическими данными, используя преобразования и действия в Spark Core API. И рассмотрели важные концепции, такие как граф происхождения и ленивое вычисление.

В следующем блоге мы рассмотрим компонент SparkSQL для более эффективной обработки структурированных / неструктурированных данных с помощью простых запросов sql.

.

Смотрите также