Can'timportlzofilesinpyspark我有一个以lzo格式压缩的csv文件，我想将其导入pyspark数据帧。如果文件没有压缩，我会这样做：1234importpysparkaspsspark=ps.sql.SparkSession.builder.master("local[2]").getOrCreate()data=spark.read.csv(fp,schema=SCHEMA,sep="\\t")文件路径fp和模式SCHEMA在别处正确定义。但是，当使用lzo压缩文件时，这将返回一个填充有null值的数据帧。我已经在我的机器上安装了lzop，可以从终端解压缩文件，然后
Can'timportlzofilesinpyspark我有一个以lzo格式压缩的csv文件，我想将其导入pyspark数据帧。如果文件没有压缩，我会这样做：1234importpysparkaspsspark=ps.sql.SparkSession.builder.master("local[2]").getOrCreate()data=spark.read.csv(fp,schema=SCHEMA,sep="\\t")文件路径fp和模式SCHEMA在别处正确定义。但是，当使用lzo压缩文件时，这将返回一个填充有null值的数据帧。我已经在我的机器上安装了lzop，可以从终端解压缩文件，然后
hivecontextdoesn'trecognizetemptableinpyspark-AnalysisException:'Tablenotfound'我正在使用以本地模式运行的pyspark(1.6.1)。我有一个来自csv文件的数据框，我需要添加dense_rank()列。我知道sqlContext不支持窗口功能，但HiveContext支持。12345hiveContext=HiveContext(sc)df.registerTempTable("visits")visit_number=hiveContext.sql("selectstore_number,"
hivecontextdoesn'trecognizetemptableinpyspark-AnalysisException:'Tablenotfound'我正在使用以本地模式运行的pyspark(1.6.1)。我有一个来自csv文件的数据框，我需要添加dense_rank()列。我知道sqlContext不支持窗口功能，但HiveContext支持。12345hiveContext=HiveContext(sc)df.registerTempTable("visits")visit_number=hiveContext.sql("selectstore_number,"
ExtractingvalueusingWindowandPartition我在pyspark中有一个数据框12345678910id|value1 01 11 02 12 03 03 03 1我想提取同一id组中value列中第一次出现1之后的所有行。我创建了带有Id分区的窗口，但不知道如何获取值1之后存在的行。我期待结果是1234567 id|value 1 1 1 0 2 1 2 0 3 1你有定义窗口内排序的东西吗？否则我认为结果将是不确定的我只能按id列订购。底层数据模型是一个集合，而不是一个列表，例如对于id=1，值0、1和0可以按任何顺序处理。
ExtractingvalueusingWindowandPartition我在pyspark中有一个数据框12345678910id|value1 01 11 02 12 03 03 03 1我想提取同一id组中value列中第一次出现1之后的所有行。我创建了带有Id分区的窗口，但不知道如何获取值1之后存在的行。我期待结果是1234567 id|value 1 1 1 0 2 1 2 0 3 1你有定义窗口内排序的东西吗？否则我认为结果将是不确定的我只能按id列订购。底层数据模型是一个集合，而不是一个列表，例如对于id=1，值0、1和0可以按任何顺序处理。
