有没有办法将一对RDD转换回常规RDD 假设我得到一个本地csv文件，首先将其作为常规rdd加载 rdd = sc.textFile("$path/$csv") 然后我创建一对rdd（即key是“，”之前的字符串，value是“，”之后的字符串） 我使用saveAsTextFile（）存储pairRDD 但是，根据调查，存储的文件将包含一些必要的字符，例如“u'”（“and”）”（pyspark只是调用toString（），以存储键值对） 我想知道是否可以转换回常规rdd，这样保存的文件就不会

背景： 我想将Avro文件作为RDD读入Spark。我想知道如果我可以访问Avro数据模式，是否可以一次解析一行Avro文件 我正在使用pyspark编写我的spark作业。我正在考虑使用sc.textfile来读取这个巨大的文件，并进行并行解析，如果我一次可以解析一行的话。任何指向每次解析一行Avro文件的指针都将不胜感激 Spark用于并行多个文件分区的大数据处理，一次读取一行不能作为Spark用例 您可以在行转换的帮助下添加业务逻辑（应用于每一行），spark将延迟执行。spark用于并行

是什么原因导致我的pyspark应用程序在warn集群上使用warn集群模式比在warn客户端模式下花费的时间多4个时间？在纱线簇模式下是否有提高性能的技巧

我正在尝试运行以下利用graphframes的代码，现在我遇到了一个错误，据我所知，在谷歌搜索了几个小时后，我无法解决这个错误。似乎一个类无法加载，但我真的不知道我还应该做什么 有人能再看看下面的代码和错误吗？我已经按照中的说明进行了操作，如果您想快速尝试，可以找到我的数据集 这是输出： Ivy Default Cache set to: /Users/username/.ivy2/cache The jars for the packages stored in: /Users/usernam

我们有一个MapR集群，它正在运行，但现在突然停止，甚至不能在MapR演示集群上运行。我们正在运行MAPR5.1和Spark 1.6.1 from pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark import HiveContext from pyspark.sql import DataFrameWriter conf = SparkConf().setAppName('test') sc = SparkContext(conf=conf

我想使用pysparksql将标签分配给下面数据框中的分类号 在婚姻栏中，1=已婚，2=未婚。在教育栏中，1=毕业生，2=本科生 Current Dataframe: +--------+---------+-----+ |MARRIAGE|EDUCATION|Total| +--------+---------+-----+ | 1| 2| 87| | 1| 1| 123| | 2| 2| 3| |

我们正在使用pyspark 1.6。正在尝试将文本转换为其他文件格式 （如Json、csv等）和压缩（gzip、lz4、snappy等）。但无法看到压缩工作 请找到我们试过的密码。请帮助我们指出代码中的问题，否则建议解决方法。 只是想补充一个问题，在1.6中没有一个压缩是有效的，但是在spark 2.X中它工作得很好 备选案文1： from pyspark import SparkContext SparkConf sqlContext.setConf("spark.sql.parquet.co

我是GeoGrillis的新手，对geopyspark自述中的示例脚本有疑问： 下面是该脚本的缩写版本（我们称之为example.py）： 我可以使用python3 example.py在EMR集群上运行这个，但是当我尝试运行spark submit example.py时，我得到了TypeError:“JavaPackage”对象是不可调用的 这似乎指向geopyspark/GeoGrillis/geotiff_rdd.py中的这条线： geotiff\u rdd=geopysc.\u jvm

我想在spark上使用pyspark运行GA、PSO等进化算法。如何使用Deap python库使用MLLib实现这一点。是否有其他库可用于执行相同的任务 看看如何将DEAP与Spark结合使用，看看它是否适合您 下面是一个如何使用Spark将DEAP配置为自定义的示例 从pyspark导入SparkContext sc=SparkContext（appName=“DEAP”） def sparkMap（算法，总体）： 返回sc.parallelize（population）.map（算法） 工

我了解如何在PySpark中检查表是否存在： >>> spark.catalog.setCurrentDatabase("staging") >>> 'test_table' in sqlContext.tableNames() True 但是，关于观点呢？ 如果它是这样创建的： df = sqlContext.sql("SELECT * FROM staging.test_table") df.createOrReplaceTempView("test_v

我正在Hadoop纱线集群上执行spark提交作业 spark提交/opt/spark/examples/src/main/python/pi.py 1000 但面对下面的错误消息。看来工人还没有开始工作 2018-12-20 07:25:14 INFO SparkContext:54 - Created broadcast 0 from broadcast at DAGScheduler.scala:1161 2018-12-20 07:25:14 INFO DAGSched

我刚刚开始为Pyspark工作，需要一些转换列数据类型的帮助。 我的dataframe有一个字符串列，它将一天中的时间存储在AM/PM中，我需要将其转换为datetime以进行进一步的处理/分析 fd = spark.createDataFrame([(['0143A'])], ['dt']) fd.show() +-----+ | dt| +-----+ |0143A| +-----+ from pyspark.sql.functions import date_format, to_

我在pyspark中有一个数据帧，如下所示： df=spark.table（'db.table'）） .选择（F.col（'key'）。别名（'key_a'）， F.截止日期（'move_out_date'，'yyyyymmdd'）。别名（'move_out_date'）） 现在，我想将移出日期列与日期20151231进行比较。但是下面的代码不起作用 从pyspark.sql导入函数为F df.filter（F.datediff（F.col（'move_out_date'）、F.to_date

我有一个ML管道挂起很长时间而没有完成，所以我划分了步骤并检查每个步骤的输出。 我发现VectorAssembler在小数据集上挂起了很长时间 当我运行show（）步骤时，它将永远挂起。 我还通过使用0进行插补验证了问题不是由于空值引起的 df2_impute = df2.na.fill(0) continuousCols = numeric_columns+various_cols+additionalFlds HashedInputs = [c + "_hashed" for c in ca

我使用的是DataRicks，数据框中有一列，我需要通过外部web服务调用为每个记录更新该列。在本例中，它使用Azure机器学习服务SDK并执行服务调用。这段代码在spark中不作为UDF运行（即python）时运行良好，但是当我尝试将其作为UDF调用时，它会抛出一个序列化错误。如果使用lambda和带有rdd的映射，也会发生同样的情况 该模型使用fastText，可以通过普通http调用或使用AMLS的WebService SDK从Postman或python中很好地调用-只有当它是UDF时，

我有两个csv文件。文件1： D,FNAME,MNAME,LNAME,GENDER,DOB,snapshot 2,66M,J,Rock,F,1995,201211.0 3,David,HM,Lee,M,,201211.0 6,66M,,Rock,F,,201211.0 0,David,H M,Lee,,1990,201211.0 3,Marc,H,Robert,M,2000,201211.0 6,Marc,M,Robert,M,,201211.0 6,Marc,MS,Robert,M,2000,

我有一个pyspark数据帧： 数据帧示例： id | column_1 | column_2 | column_3 -------------------------------------------- 1 | ["12"] | ["""] | ["67"] -------------------------------------------- 2 | ["""] | ["78"] | ["90"

下面是我的数据框架 df = sqlContext.createDataFrame( [("0", "0"), ("1", "2"), ("2", "3"), ("3", "4"), ("4", "0"), ("5", "5"), ("6", "5")], ["id", "value"]) +---+-----+ | id|value| +---+-----+ | 0| 0| | 1| 2| | 2| 3| | 3| 4| | 4| 0|

我正在学习PYSPARK，遇到了一个无法修复的问题。我跟随这段视频从PYSPARK文档中复制代码来加载线性回归的数据。我从文档中得到的代码是spark.read.format'libsvm.load'file.txt'。在此之前，我创建了一个spark数据帧。当我在Jupyter笔记本中运行此代码时，它不断地给我一些java错误，视频中的家伙做了与我完全相同的事情，他没有得到这个错误。有人能帮我解决这个问题吗？ 非常感谢 我想我通过在选项方法中设置numFeatures解决了这个问题： tra

我刚刚开始学习pyspark在本地机器上使用standalone。我无法让检查站工作。我把剧本归结为 spark = SparkSession.builder.appName("PyTest").master("local[*]").getOrCreate() spark.sparkContext.setCheckpointDir("/RddCheckPoint") df = spark.createDataFrame(["10","11","13"], "string").toDF("age

我们有多个Borker，连接使用SSL协议进行保护。为了创建kafka direct stream，我尝试如下传递ssl信息，但其抛出错误 kafkaParams = {"metadata.broker.list": "host1:port,host2:port,host3:port", "security.protocol":"ssl", "ssl.key.password":"***

我有以下要求 如何使用pyspark爆炸函数实现这一点@Mohammad Murtaza Hashmi 再次需要你的帮助 F.split(F.concat_ws(',',*(x for x in df.columns if x.startswith('daily_qty'))),',') 我不知道如何修改上述内容以满足以下要求 当前目标表如下所示，这是错误的

我有一个要求，我想通过pyspark阅读一个以格式（2017-01-12t141206）获取时间戳的列。我尝试了一些在不同论坛上提到的功能，例如strtime、strftime和其他一些功能，但都没有效果。有人能告诉我相关信息吗？谢谢 使用.to_timestamp（或）unixtime中的，unix\u timestamp函数用于这种情况 示例： #using to_timestamp function spark.sql("""select to_timestamp("2017-01-12t

我试图解析一个包含数百万条记录的日志文件。它包含主机名、时间戳、状态码等。在成功解析主机、状态码和url后，当我尝试解析时间戳时，我得到一个错误。以下是我的代码： lines=sc.textFile(filepath) df_log= lines.map(lambda x: Row(header=x)).toDF() timestamp_pattern= r'\[\d{2}\/\w{3}\/\d{4}\:\d{2}\:\d{2}\:\d{2}\s\S+\d{4}]' df2=df_log.sel

我试图深入研究pyspark，找出所有不同的方法来跟踪在spark上下文中读取的文件的元数据。我主要使用Databricks，并希望找出不同的函数，如下面列出的函数，这些函数将为我提供有关数据的一些重要元数据信息 input_file_name() printSchema() df.describe().show() 我是pyspark的新手，我不知道如何获取此类信息。有没有一种方法可以获得pyspark中所有此类元数据函数的列表？提前感谢。这些是获取元数据信息的不同方法 对于数据集df的模式

我有下面的PySpark数据框，其中每列代表一个时间序列，我想研究它们到平均值的距离 +----+----+-----+---------+ | T1 | T2 | ... | Average | +----+----+-----+---------+ | 1 | 2 | ... | 2 | | -1 | 5 | ... | 4 | +----+----+-----+---------+ 这就是我希望得到的： +----+----+-----+---------+

我在执行以下代码行时出错： deltaTarget.alias('target').merge(df.alias('source'), mergeStatement).whenMatchedUpdateAll().whenNotMatchedInsertAll().execute() 错误如下： AnalysisException:给定列{目标列列表}，无法解析UPDATE子句中的新_列。“new_column”确实不在目标增量表的架构中，但根据，这应该只是更新增量表的现有架构并添加列 我还使

我意识到了这一点 我也看到了 然而，这些都不起作用。无论发生什么情况，Livy都会继续使用Python 2.7 这是在EMR集群上运行Livy 0.6.0 我已将hadoop用户、我的用户、root用户和ec2用户中的PYSPARK\u PYTHON环境变量更改为/usr/bin/python3。通过ssh登录EMR主节点并运行pyspark将按预期启动python3。但是，Livy一直在使用python2.7 我在/etc/spark/conf/spark env.sh文件中添加了expo

空RDD没有反序列化程序，这会妨碍将不同的数据集附加到一个数据集上。我希望像pandas（df.append（new_df））方法一样，将我的数据集相互附加。有什么解决办法吗 df2 = spark.sparkContext.emptyRDD() print(df2) df2=df2.union(df_ptvb).cache() 最后一条语句导致错误。我有一个名为df_ptvb的有效RDD，我想将它附加到我的空数据集中。我计划在管道上进一步锁定更多的数据集

我正在使用Pyspark并试图计算两个数据帧中向量之间的Jaccard相似性。为此，我可以使用approxSimilarityJoin来计算距离，然后从1.0中减去。通过使用approxSimilarityJoin，它计算每对的距离。因为我只对2个数据帧中的匹配之间的距离感兴趣，所以我生成了大量冗余数据，当我使用大型数据集时，这些数据会导致代码失败 有谁能推荐一种只计算两个数据帧中定义的一组对之间的approxSimilarityJoin的方法吗 我使用的代码如下： # build the mo

这是我的第一行数据： Row(params=['id=407439', 'a=something', 'b=something_else', 'c=anything', 'd=']) 我需要两列值分别为a和b Row(a='a=something', b='b=something_else') 或 我找到了这样的答案： 但它没有说明如何通过某种字符串模式而不是索引来选择元素 我不知道这是否重要，但我的第一行列表是： some_data.withColumn('params', split(s

我正在使用pyspark开发回归分类算法。我想将模型输出保存到CSV文件中。我用过 dataframe.savaAstextFile('hdfs://a/b/x') 但它会抛出一个错误，说明saveAstextFile属性不在列表中。请参阅以下代码并告知： from __future__ import print_function from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext from pyspark.

我有一个dataframe，其中的列如下： df_lp.show() +--------------------+-------------+--------------------+------+ | ts| uid| pid|action| +--------------------+-------------+------------------

我试图使用DataRicks中的一个单元格来显示数据框，并在显示器下面打印一些文本。我在Databricks论坛或这里都找不到任何相关信息。这是一个极其简单的问题，所以如果是显而易见的，请道歉 myDF是一个pyspark.sql.dataframe 我正在做的是： myString = 'aasdf45' print(myString) display(myDF) 单元格的输出显示DF，但不打印文本 如果以另一种方式执行此操作，则在显示后打印字符串，结果仍然相同，显示dataframe，但没

我是pyspark的新手，我有如下表格，我想绘制这个df的直方图，x轴将包括“单词”，x轴将包括“计数”列。你知道吗 word count Akdeniz’in 14 en 13287 büyük 3168 deniz 1276 festivali: 6 首先，直方图不是显示字数的正确图表类型。柱状图有助于可视化变量的分布，相反，柱状图用于比较变量（有关更多信息，请阅读本文）。使用以下代码

我有关于自治区、街道名称和邮政编码的数据。我正在尝试根据自治区和街道名称填充邮政编码中缺少的值 我的数据如下所示： ï..BOROUGH Street.Name Zip.Code 2850662 BRONX CITY ISLAND ROAD 10464 2850740 BRONX CITY ISLAND ROAD 10464 2850749 BRONX CITY ISLAND ROAD NA

我的输入数据帧是df valx valy 1: 600060 09283744 2: 600131 96733110 3: 600194 01700001 我想创建一个图，上面两列是edgelist，然后我的输出应该有图的所有顶点及其成员的列表 我也在pyspark和networx库中尝试了Graphframe，但没有得到想要的结果 我的输出应该如下所示：V1下的所有valx和valy都是顶点，V2下的成员信息 V1 V

表1列[F、S、E] F1 S1 R F1 S2 R2 F1 S3 R1 F2 S1 R2 F2 S4 R4 F1 S4 R F1 S1 R F1 S3 R F2 S4 R4 表2列[F，S] F1 S1 F1 S3 F2 S1 F2 S4 仅当Tab2中存在F->S关系时，才从TAB1中获取行 结果列[F、S、E] F1 S1 R F1 S2 R2 F1 S3 R1 F2 S1 R2 F2 S4 R4 F1 S4 R F1 S1 R F1 S3 R F2 S4 R4 我现在有了这个查

我已经对TF-IDF和关键字RDD进行了规范化处理，现在我想计算余弦相似度以找到文档的相关性得分 所以我试着 documentRdd = sc.textFile("documents.txt").flatMap(lambda l: re.split(r'[^\w]+',l)) keyWords = sc.textFile("keywords.txt").flatMap(lambda l: re.split(r'[^\w]+',l)) normalizer1 = Norma

我有一个表，它有一个数组类型的列，名为history 从表中选择历史记录 当我从雪花浏览器查询时，它显示 [{ "expirydate": "2019-01-23 23:59:59.000 -0700" }] [Row(history=u'[{"expirydate":"-0700 2019-09-23 23:59:59.000"}]')] 当我从PySpark运行相同的查询时，它显示 [{ "expirydate": "2019-01-23 23:59:59.000 -0700"

-我是pyspark的新手，我正在尝试删除空白，在我尝试将日期字符串类型转换为未转换的日期时间格式之后，我不会被删除。请帮我怎么做 我试过这个： emp=spark.read.csv("Downloads/dataset2/employees.csv",header=True) dd=list(map(lambda x: x.replace(" ",""),emp.columns)) df=emp.toDF(*dd) +----------+---------+-----------+-

我尝试读取带有pyspark的CSV文件，其中包含以下行： 2100,"Apple Mac Air A1465 11.6"" Laptop - MD/B (Apr, 2014)",Apple MacBook 我的阅读代码： df=spark.read.options（header='true'，inferschema='true'）.csv（文件路径） 而df在中间拆分第二个组件： first component: 2100 second component: "Apple Mac Air

我的spark数据看起来像- area product score a aa .39 a bb .03 a cc 1.1 a dd .5 b ee

是否可以通过以下方式将pyspark数据帧传递给XGBClassifier： from xgboost import XGBClassifer model1 = XGBClassifier() model1.fit (df.select(features), df.select('label')) 如果没有，那么将pyspark数据帧安装到xgboost的最佳方法是什么 非常感谢我相信有两种方法可以剥这只猫的皮。 您可以： 使用toPandas方法将pyspark数据框移动到pandas，或者

代码在函数外部工作，但是当我在函数内部使用它并调整传递的var参数时，我得到了一个错误。谢谢你的帮助 from pyspark.sql.types import DateType from pyspark.sql.functions import col, unix_timestamp, to_date def change_string_to_date(df,var): df = df.withColumn("{}".format(var),to_date(unix_

下面是一个场景示例，我想在代码不再使用df1时立即删除df1以释放内存- df1 = spark.sql("Select 1 as X") df2 = df1.withColumn("Y", df1["X"]) # here if I want to remove df1 then what should be the code. df2.show() 如果使用df.persist（）或某个缓存级别，则可以取消数据帧的持久化。但在这里，我们没有使用任何缓存。 如果确实要清除内存，请检查垃圾

我有以下代码： str_stack_query ="stack( 7, 'SERIAL_NO',SERIAL_NO , 'TICKET_NO',TICKET_NO , 'FIXED_ASSET',FIXED_ASSET , 'RETREAT',RETREAT , 'ARTICLE',ARTICLE , 'DESCRIPTION',DESCRIPTION , 'ctl_rid',ctl_rid ) as (COL_NAME, SOURCE_VALUE)"

数据框已按日期排序 col1==1的值是唯一的 如果传递col1==1，它将增加增量1（例如1,2,3,4,5,6,7…） 只有-1是重复的 我有一个数据框，看起来像这样，叫它df TEST_schema = StructType([StructField("date", StringType(), True),\ StructField("col1", IntegerType(), True),\

我的目标是从现有的目录表中读取dataframe，进行一些转换并用它创建一个新表。因此，根据，我使用sink.writeFrame方法： datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "my_db", table_name = "table1", transformation_ctx = "datasource0") datasource1

我对Pyspark中的ML操作有点怀疑 Pyspark中的fit操作是分布式操作/处理，或者整个fit操作在单个节点上执行 详细信息：我试图在一个巨大的数据集上安装KMeans算法，但这需要很长时间。因此，我想在同样的问题上澄清一点 PS：我是Pyspark的新手，因此如果您觉得这个问题很愚蠢，请原谅它是分发的。您的环境是什么？我正在使用一个包含Pyspark 3.0、Java 1.8和Python 3.5的EC2 linux实例。我可以看到所有执行者都同时被锁定。在我的经验中可以看到，我使用的