逐行求解 Spark 中的代数根

编程问答 2022-04-24

问题描述

如何使用 Apache Spark（特别是 sparklyr）逐行求解根？

使用 iris 数据集，假设方程为 0 = Petal_Length + Petal_Width + x

iris_tbl <- sparklyr::copy_to(sc,iris,"iris_spark")

所需的输出：

iris_tbl_withRoot
# Source: spark<iris_spark_zzz> [?? x 5]
   Sepal_Length Sepal_Width Petal_Length Petal_Width Species     x
          <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <chr>   <dbl>
 1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa   -1.6
 2          4.9         3            1.4         0.2 setosa   -1.6
 3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa   -1.5
 4          4.6         3.1          1.5         0.2 setosa   -1.7

现在，您可能想简单地求解 x，

iris_tbl %>% dplyr::mutate(x = 0 - Petal_Length - Petal_Width)

但是使用Ryacas，我无法解决x：

solve(g,"x")
Error in yac_core(x) : 
  Yacas returned this error: CommandLine(1) : Max evaluation stack depth reached.
Please use MaxEvalDepth to increase the stack size as needed.

因此，我正在寻找一种在 Spark 中逐行查找根的方法。

尝试使用 nleqslv::nleqslv() 失败

虽然我可以让 nleqslv::nleqslv() 在数据帧上工作，但我无法在 Spark 数据帧上弄清楚：

iris_tbl %>% 
dplyr::mutate(formula = paste('f <- function(x) {return(',Petal_Width,' + ',Petal_Length,' + x)}',sep = '')) %>% 
dplyr::mutate(root = nleqslv::nleqslv(1,eval(parse(text = formula)))$x)
Error in as.character(x) : 
  cannot coerce type 'closure' to vector of type 'character'

iris_tbl %>% 
dplyr::mutate(formula = paste('f <- function(x) {return(',sep = '')) %>% 
sparklyr::spark_apply(function(df) apply(df,MARGIN = 1,FUN = function(x) {nleqslv::nleqslv(1,eval(parse(text = df[["formula"]])))$x}))
# Source: spark<?> [?? x 1]
   result
    <dbl>
 1   -6.9
 2   -6.9
 3   -6.9
 4   -6.9
 5   -6.9
 6   -6.9
 7   -6.9
 8   -6.9
 9   -6.9
10   -6.9
# … with more rows

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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