我使用pySpark编写parquet文件。我想更改该文件的hdfsblock大小。我这样设置block大小，但它不起作用:sc._jsc.hadoopConfiguration().set("dfs.block.size","128m")这是否必须在启动pySpark作业之前设置？如果可以，怎么做。 最佳答案 尝试通过sc._jsc.hadoopConfiguration()和SparkContext设置它frompysparkimportSparkConf,SparkContextconf=(SparkConf().setMas
在使用scala或pyspark读取存储在hadoop中的parquet文件时发生错误:#scalavardff=spark.read.parquet("/super/important/df")org.apache.spark.sql.AnalysisException:UnabletoinferschemaforParquet.Itmustbespecifiedmanually.;atorg.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$$anonfun$8.apply(DataSource.scala:189)atorg.ap
我正在尝试将CSV文件加载到sparkDataFrame中。这是我到目前为止所做的:#scisanSparkContext.appName="testSpark"master="local"conf=SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)sc=SparkContext(conf=conf)sqlContext=sql.SQLContext(sc)#csvpathtext_file=sc.textFile("hdfs:///path/to/sensordata20171008223515.csv")df=sqlContext.l
我正在使用PySpark2.1，我需要想出一种方法将我的数据帧写入专门格式的.txt文件；所以不是典型的json或csv，而是CTF格式(对于CNTK)。该文件不能有额外的括号或逗号等。它遵循以下形式:|labelval|featuresvalvalval...val|labelval|featuresvalvalval...val显示这一点的一些代码可能如下所示:l=[('Ankit',25),('Jalfaizy',22),('saurabh',20),('Bala',26)]rdd=sc.parallelize(l)people=rdd.map(lambdax:Row(name=
Dataframe有4列year,month,date,hhmmhhmm-小时和分钟连接在一起例如:10:30等于1030dd=spark.createDataFrame([(2019,2,13,1030),(2018,2,14,1000),(2029,12,13,0300)],["Year","month","date","hhmm"])dd.collect()pysparkdataframedd中日期时间格式的预期输出dd.collect()2019-02-1310:30:002018-2-1410:00:002019-12-1303:00:00 最佳答
我在独立模式下运行spark-submit或pyspark时遇到问题，如下所示:spark/bin/pyspark--masterspark://:这通常会使用所有节点(至少在以前的版本中)在UI中创建一个正在运行的Spark应用程序。出于某种原因，这样做只会在主节点上运行它，尽管UI显示所有节点都连接到主节点。从节点上的日志中没有错误。任何人都知道可能出了什么问题？作为引用，我的spark-env.sh具有以下配置:exportHADOOP_CONF_DIR=/mnt/hadoop/etc/hadoopexportSPARK_PUBLIC_DNS=exportSPARK_MASTER
我一直在尝试合并averagePoints1和kpoints2下面的两个Rdd。一直报错ValueError:CannotdeserializeRDDwithdifferentnumberofitemsinpair:(2,1)而且我尝试了很多东西，但我不能这两个Rdds是相同的，具有相同数量的分区。我的下一步是在两个列表上应用欧几里德距离函数来衡量差异，因此如果有人知道如何解决此错误或有不同的方法我可以遵循，我将非常感激。提前致谢averagePoints1=averagePoints.map(lambdax:x[1])averagePoints1.collect()Out[15]:[
我的工作流程非常简单。${jobTracker}${nameNode}mapred.compress.map.outputtruelocal[*]SparkExamplemapping.py--executor-memory1G--num-executors3--executor-cores1argument1argument2"Killedjobduetoerror"Spark脚本几乎什么都不做:iflen(sys.argv)脚本位于hdfs上，与workflow.xml位于同一文件夹中。运行工作流程时出现以下错误LauncherERROR,reason:Mainclass[org.
我已经在我的windows10系统中安装了spark1.6(prebuiltforhadoop2.6)版本并且我已经正确设置了环境变量。当我运行pyspark时，我得到这个errormessage.但是我可以从spark目录运行“python”命令并返回正确的版本。谁能帮我解决这个问题？ 最佳答案 当您运行python时，它会直接进入python命令行，但对于pyspark，您必须执行此位置不存在的pyspark可执行文件。您正在尝试进入C:\spark但pyspark文件存在于此位置C:\spark\bin\pyspark因此您需
我正在尝试让spark默认写入HDFS。目前，当我在RDD上调用saveAsTextFile时，它会写入我的本地文件系统。具体来说，如果我这样做:rdd=sc.parallelize([1,2,3,4,5])rdd.saveAsTextFile("/tmp/sample")它将写入我本地文件系统上名为/tmp/sample的文件。但是，如果我这样做rdd=sc.parallelize([1,2,3,4,5])rdd.saveAsTextFile("hdfs://localhost:9000/tmp/sample")然后它会保存到我本地hdfs实例上的适当位置。有没有办法配置或初始化
