如果我有一个不再需要的RDD，如何从内存中删除它？以下是否足以完成这项工作:delthisRDD谢谢! 最佳答案 不，delthisRDD还不够，它只会删除指向RDD的指针。您应该调用thisRDD.unpersist()删除缓存的数据。供您引用，Spark使用惰性计算模型，这意味着当您运行此代码时:>>>thisRDD=sc.parallelize(xrange(10),2).cache()您不会真正缓存任何数据，它只会在RDD执行计划中标记为“待缓存”。你可以这样检查:>>>printthisRDD.toDebugString(
如果我有一个不再需要的RDD，如何从内存中删除它？以下是否足以完成这项工作:delthisRDD谢谢! 最佳答案 不，delthisRDD还不够，它只会删除指向RDD的指针。您应该调用thisRDD.unpersist()删除缓存的数据。供您引用，Spark使用惰性计算模型，这意味着当您运行此代码时:>>>thisRDD=sc.parallelize(xrange(10),2).cache()您不会真正缓存任何数据，它只会在RDD执行计划中标记为“待缓存”。你可以这样检查:>>>printthisRDD.toDebugString(
我有带有take(5)顶行的SparkDataFrame，如下所示:[Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=1,value=638.55),Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=2,value=638.55),Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=3,value=638.55),Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=4,value=638.55),Row(date=date
我有带有take(5)顶行的SparkDataFrame，如下所示:[Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=1,value=638.55),Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=2,value=638.55),Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=3,value=638.55),Row(date=datetime.datetime(1984,1,1,0,0),hour=4,value=638.55),Row(date=date
我目前使用Sparks预配置的./ec2目录使用EC2集群自动化我的ApacheSparkPyspark脚本。出于自动化和调度目的，我想使用BotoEMR模块将脚本发送到集群。我能够在EMR集群上引导和安装Spark。我还可以使用我的local机器的pyspark版本在EMR上启动脚本，并像这样设置master:$:MASTER=spark://./bin/pyspark但是，这需要我在本地运行该脚本，因此我无法充分利用Boto的能力来1)启动集群2)添加脚本步骤和3)停止集群。我找到了使用spark-shell(scala)的script-runner.sh和emr"step"命令的
我目前使用Sparks预配置的./ec2目录使用EC2集群自动化我的ApacheSparkPyspark脚本。出于自动化和调度目的，我想使用BotoEMR模块将脚本发送到集群。我能够在EMR集群上引导和安装Spark。我还可以使用我的local机器的pyspark版本在EMR上启动脚本，并像这样设置master:$:MASTER=spark://./bin/pyspark但是，这需要我在本地运行该脚本，因此我无法充分利用Boto的能力来1)启动集群2)添加脚本步骤和3)停止集群。我找到了使用spark-shell(scala)的script-runner.sh和emr"step"命令的
如何从PySpark中的RDD中删除行？特别是第一行，因为它往往包含我的数据集中的列名。通过仔细阅读API，我似乎找不到一种简单的方法来做到这一点。当然我可以通过Bash/HDFS做到这一点，但我只想知道这是否可以在PySpark中完成。 最佳答案 特定于PySpark:根据@maasg，您可以这样做:header=rdd.first()rdd.filter(lambdaline:line!=header)但这在技术上并不正确，因为您可能会排除包含数据的行以及标题。但是，这似乎对我有用:defremove_header(itr_in
如何从PySpark中的RDD中删除行？特别是第一行，因为它往往包含我的数据集中的列名。通过仔细阅读API，我似乎找不到一种简单的方法来做到这一点。当然我可以通过Bash/HDFS做到这一点，但我只想知道这是否可以在PySpark中完成。 最佳答案 特定于PySpark:根据@maasg，您可以这样做:header=rdd.first()rdd.filter(lambdaline:line!=header)但这在技术上并不正确，因为您可能会排除包含数据的行以及标题。但是，这似乎对我有用:defremove_header(itr_in
我想通过替换子字符串对SparkDataframe列执行一些基本的词干提取。最快的方法是什么？在我当前的用例中，我有一个要规范化的地址列表。例如这个数据框:idaddress12foolane210barlane324pantsln会变成idaddress12fooln210barln324pantsln 最佳答案 对于Spark1.5或更高版本，您可以使用functions包装:frompyspark.sql.functionsimport*newDf=df.withColumn('address',regexp_replace(
我想通过替换子字符串对SparkDataframe列执行一些基本的词干提取。最快的方法是什么？在我当前的用例中，我有一个要规范化的地址列表。例如这个数据框:idaddress12foolane210barlane324pantsln会变成idaddress12fooln210barln324pantsln 最佳答案 对于Spark1.5或更高版本，您可以使用functions包装:frompyspark.sql.functionsimport*newDf=df.withColumn('address',regexp_replace(
