cartesian-product

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    我有一个很大的字符串ID数据集,它可以放入我的Spark集群中的单个节点上的内存中。问题是它消耗了单个节点的大部分内存。 这些ID约30个字符长。例如: ids O2LWk4MAbcrOCWo3IVM0GInelSXfcG HbDckDXCye20kwu0gfeGpLGWnJ2yif o43xSMBUJLOKDxkYEQbAEWk4aPQHkm 我正在寻找写入文件的所有对ID的列表。例如

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    我有一个SQL Server查询,看起来像这样: select ISNULL(UPPER(w.role), '-') as 'Position Title', concat ('SGD ',m.expectedSalary) as 'Expected Salary', (cast(w.endYear as int) - cast(w.startYear as int)

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    我有3个表格。第一个有我想要的记录。另外两个类别可以应用于第一个表格。如果在描述中找到table3的查找值,我想返回该类别。否则,返回table2中的类别。我认为我的逻辑是正确的,但结果正在倍增。我怎样才能将结果限制为我想要的table1记录,但应用正确的类别? 这是我的查询与示例架构。它应该只在表1与哪个类别是正确的返回第6行,但它返回10 http://sqlfiddle.com/#!15/f

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    如何使用Java 8实现一个函数来获取一定数量的流,并生成一个流,其中每个元素都是由流的笛卡尔乘积的一个成员组成的列表? 我看过this question - 该问题使用的聚合器是BinaryOperator(取两项相同类型并生成相同类型的项目)。我希望最终结果中的项目是List,而不是输入流中元素的类型。 具体而言,假设我需要的函数被调用product以下内容: Stream<List<Stri

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    例如,我有数组这样 [ [1,2,3], [4], [5,6], ] 我要生成从上面的列表,这是否应该是这个样子的所有组合。 [1, 4, 5] [1, 4, 6] [2, 4, 5] [2, 4, 6] [3, 4, 5] [3, 4, 6]

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    我有这样一个数据帧创建一个列分组的排列 df_want = pd.DataFrame([['jon snow', 'jon-snow', 'jon-snow'], ['jon snow', 'jon-snow', 'jon+snow'], ['jon snow', 'jon-snow', 'jonsnow'], ['jon snow', 'jon-s

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    我在SQL Server 2014的两个表: 表A包含三列:第一组,PROC和日期 表B包含四列:过程Proc1,PROC2,开始,结束 表B是如果组中的最小日期在Start和End之间,则不应出现在表A的同一组中的Procs对的列表。我试图找到表A中违反此规则的组,但问题是表A有60M组,每组最多有100行,表B有65000对。 其他DEETS: 结束可以是NULL 过程Proc1和PROC2总

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    //我用星火2.01 // 我的数据看起来, (K1,Array(V1,V2,V3.....V30)) (K2,Array(V1,V2,V3.....V30)) (K3,Array(V1,V2,V3.....V30)) ... (K3704, Array(V1,V2,V3.....V30)) ,我想创建一个每个键值的笛卡尔产品列表值。 (K1, (V1,V2),(V1,V3),(V1,

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    我有如下表: create table #table ( time int, key char(1), val int ) 数据如下: insert into #table (time, key, val) values (0,"a",1) insert into #table (time, key, val) values (0,"b",2) insert

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    我一直在研究单个元素和对象数组的笛卡尔积。对于单个数组元素,我已经理解了解决方案,但对于我努力实现的对象数组。 例如输入 cartesianProductOf([{col1:'A'}], [{col2:'B'},{col3:'C'}]) 输出: [{col1:'A',col2:'B'},{col1:'A',col3:'C'}] 这里是我正在 function cartesianProduc