我正在尝试在pySpark1.6.1中动态构建一行，然后将其构建到数据框中。总体思路是将describe的结果扩展为包括例如偏斜和峰度。这是我认为应该起作用的方法:frompyspark.sqlimportRowrow_dict={'C0':-1.1990072635132698,'C3':0.12605772684660232,'C4':0.5760856026559944,'C5':0.1951877800894315,'C6':24.72378589441825,'summary':'kurtosis'}new_row=Row(row_dict)但这会返回TypeError:se
我正在尝试在pySpark1.6.1中动态构建一行，然后将其构建到数据框中。总体思路是将describe的结果扩展为包括例如偏斜和峰度。这是我认为应该起作用的方法:frompyspark.sqlimportRowrow_dict={'C0':-1.1990072635132698,'C3':0.12605772684660232,'C4':0.5760856026559944,'C5':0.1951877800894315,'C6':24.72378589441825,'summary':'kurtosis'}new_row=Row(row_dict)但这会返回TypeError:se
如何将C编译模块(例如python-Levenshtein)发送到Spark中的每个节点集群？我知道我可以使用独立的Python脚本在Spark中发送Python文件(示例代码如下):frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","AppName",pyFiles=['MyFile.py','MyOtherFile.py'])但是在没有'.py'的情况下，我如何发送模块？ 最佳答案 如果你可以将你的模块打包成一个.egg或者.zip文件，你应该可以在构建的时候把它列在pyF
如何将C编译模块(例如python-Levenshtein)发送到Spark中的每个节点集群？我知道我可以使用独立的Python脚本在Spark中发送Python文件(示例代码如下):frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","AppName",pyFiles=['MyFile.py','MyOtherFile.py'])但是在没有'.py'的情况下，我如何发送模块？ 最佳答案 如果你可以将你的模块打包成一个.egg或者.zip文件，你应该可以在构建的时候把它列在pyF
作为一个简化的示例，我有一个数据框“df”，其中包含“col1,col2”列，我想在对每一列应用函数后计算逐行最大值:deff(x):return(x+1)max_udf=udf(lambdax,y:max(x,y),IntegerType())f_udf=udf(f,IntegerType())df2=df.withColumn("result",max_udf(f_udf(df.col1),f_udf(df.col2)))所以如果df:col1col21230然后df2:col1col2result123304以上似乎不起作用并产生“无法评估表达式:PythonUDF#f...”我
作为一个简化的示例，我有一个数据框“df”，其中包含“col1,col2”列，我想在对每一列应用函数后计算逐行最大值:deff(x):return(x+1)max_udf=udf(lambdax,y:max(x,y),IntegerType())f_udf=udf(f,IntegerType())df2=df.withColumn("result",max_udf(f_udf(df.col1),f_udf(df.col2)))所以如果df:col1col21230然后df2:col1col2result123304以上似乎不起作用并产生“无法评估表达式:PythonUDF#f...”我
我正在使用两个Jupyter笔记本在分析中做不同的事情。在我的Scala笔记本中，我将一些清理过的数据写入parquet:partitionedDF.select("noStopWords","lowerText","prediction").write.save("swift2d://xxxx.keystone/commentClusters.parquet")然后我去我的Pythonnotebook读入数据:df=spark.read.load("swift2d://xxxx.keystone/commentClusters.parquet")我收到以下错误:AnalysisExc
我正在使用两个Jupyter笔记本在分析中做不同的事情。在我的Scala笔记本中，我将一些清理过的数据写入parquet:partitionedDF.select("noStopWords","lowerText","prediction").write.save("swift2d://xxxx.keystone/commentClusters.parquet")然后我去我的Pythonnotebook读入数据:df=spark.read.load("swift2d://xxxx.keystone/commentClusters.parquet")我收到以下错误:AnalysisExc
我想加载IPythonshell(不是IPythonnotebook)，我可以在其中通过命令行使用PySpark。那可能吗？我已经安装了Spark-1.4.1。 最佳答案 如果您使用SparkIPYTHON=1执行bin/pyspark。IPYTHON=1/path/to/bin/pyspark或exportIPYTHON=1/path/to/bin/pyspark虽然上述方法仍然适用于Spark1.2及更高版本，但为这些版本设置Python环境的推荐方法是PYSPARK_DRIVER_PYTHONPYSPARK_DRIVER_PY
我想加载IPythonshell(不是IPythonnotebook)，我可以在其中通过命令行使用PySpark。那可能吗？我已经安装了Spark-1.4.1。 最佳答案 如果您使用SparkIPYTHON=1执行bin/pyspark。IPYTHON=1/path/to/bin/pyspark或exportIPYTHON=1/path/to/bin/pyspark虽然上述方法仍然适用于Spark1.2及更高版本，但为这些版本设置Python环境的推荐方法是PYSPARK_DRIVER_PYTHONPYSPARK_DRIVER_PY
