我有以下简单的python代码:from__future__importprint_functionimportsysfromoperatorimportaddfrompysparkimportSparkContextif__name__=="__main__":print(len(sys.argv))iflen(sys.argv)",file=sys.stderr)exit(-1)sc=SparkContext(appName="PythonWordCount")lines=sc.textFile(sys.argv[2],1)counts=lines.flatMap(lambdax:
我有rdd列表如下:['a','b','c']如何使用如下键值创建新的rdd:{0:'a',1:'b',2:'c'} 最佳答案 这很简单:>>>data=['a','b','c']>>>distData=sc.parallelize(data)>>>distData.collect()['a','b','c']>>>distData=distData.zipWithIndex()>>>distData.collect()[('a',0),('b',1),('c',2)]>>>distData=distData.map(lambda(
根据文档SAP_Vora_Installation_Admin_Guide_2.0_en.pdf，需要运行Hadoop/Spark集群和运行Kubernetis集群。现在我的问题是，为什么需要这个Hadoop/Spark集群？因为SAPVora可以从HDFS、WebHDFS等读取。如果您有一个Spark作业，您是否可以在Spark集群上运行它，如果它需要来自HANA/Vora的数据，它可以访问它吗？还是Vora也使用Spark集群来处理数据？因为现在看起来Spark可以使用Vora但Vora不能使用Spark(VoraUI工具，如SQL编辑器等)。因为你可以附加到Vora上的Zeppe
我有以下代码创建窗口并在窗口中聚合值。df.groupBy(window("time","30minutes"))\.agg(func.countDistinct("customer_numbers")窗口列(包含时间段的列)现在是一个具有两个日期时间的结构。[datetime1,datetime2].我的数据框是这样的:windowcustomer_numbers[2018-02-04:10:00:00,2018-02-04:10:30:00]10[2018-02-04:10:30:00,2018-02-04:11:00:00]15我希望它看起来像这样startEndcustomer
我正在使用pyspark[spark2.3.1]和Hbase1.2.1，我想知道使用pyspark访问Hbase的最佳方式是什么？我做了一些初步的搜索，发现几乎没有可用的选项，比如使用shc-core:1.1.1-2.1-s_2.11.jar这可以实现，但无论我在哪里尝试寻找一些例子，大多数地方的代码都是用Scala编写的，或者示例也是基于Scala的。我尝试在pyspark中实现基本代码:frompysparkimportSparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextdefmain():sc=SparkContext()sqlc=SQLCont
是否可以将Spark2.4.3连接到远程HBase1.3.2服务器？我试过使用这个版本:https://repo.hortonworks.com/content/repositories/releases/com/hortonworks/shc-core/1.1.1-2.1-s_2.11/但似乎存在兼容性问题:java.lang.NoSuchMethodError:org.json4s.jackson.JsonMethods$.parse(Lorg/json4s/JsonInput;Z)Lorg/json4s/JsonAST$JValue;spark-submit--packagesc
我有一个数据框，我想将数据汇总到7天内并对某些函数进行一些聚合。我有一个pysparksql数据框，比如------Sale_Date|P_1|P_2|P_3|G_1|G_2|G_3|Total_Sale|Sale_Amt|Promo_Disc_Amt||2013-04-10|1|9|1|1|1|1|1|295.0|0.0||2013-04-11|1|9|1|1|1|1|3|567.0|0.0||2013-04-12|1|9|1|1|1|1|2|500.0|200.0||2013-04-13|1|9|1|1|1|1|1|245.0|20.0||2013-04-14|1|9|1|1|1|
我有一个文本文件(61Gb)，每一行都包含一个代表日期的字符串，例如2010年12月16日星期四18:53:32+0000在单核上迭代文件时间太长，因此我想使用Pyspark和Mapreduce技术快速找到某年某天的行频。我认为好的开始:importdateutil.parsertext_file=sc.textFile('dates.txt')date_freqs=text_file.map(lambdaline:dateutil.parser.parse(line))\.map(lambdadate:date+1)\.reduceByKey(lambdaa,b:a+b)不幸的是，我
我正在尝试在yarn-cluster模式下提交pythonspark应用程序。Seq(System.getenv("SPARK_HOME")+"/bin/spark-submit","--master",sparkConfig.getString("spark.master"),"--executor-memory",sparkConfig.getString("spark.executor-memory"),"--num-executors",sparkConfig.getString("spark.num-executors"),"python/app.py")!我遇到以下错误，D
这个问题在这里已经有了答案:Howtosethadoopconfigurationvaluesfrompyspark(3个答案)关闭5年前。我希望能够动态设置我的spark-defaults.conf中的三个属性:spark.driver.maxResultSizespark.hadoop.fs.s3a.access.keyspark.hadoop.fs.s3a.secret.key这是我的尝试:frompysparkimportSparkConffrompyspark.sqlimportSparkSessionconf=(SparkConf().setMaster(spark_mas
