我是Pyspark的新手，我正在尝试做一个简单的计数。但是它给了我这个错误。文本文件在hdfs中。代码:>>>mydata=sc.textFile("hdfs://user/poem.txt")>>>mydata.count()错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/usr/local/lib/spark-2.0.1-bin-hadoop2.7/python/pyspark/rdd.py",line1008,incountreturnself.mapPartitions(lambdai:[sum(1for_ini)])
我的pyspark应用程序在106,36MB数据集(817.270条记录)上运行UDF，使用常规pythonlambda函数需要大约100小时。我生成了一个GoogleDataproc集群，其中包含20个工作节点，每个节点有8个vCPU。但是，执行时总共只使用了3个节点和3个vCPU。显然，我希望集群使用我提供的所有资源。我生成的数据帧的默认分区数是8。我尝试将其重新分区为100，但集群仍然只使用3个节点和3个vCPU。另外，当我运行一个命令来检查spark看到的执行者数量时，它只有3个。这是执行的pyspark代码:frompyspark.sql.typesimportStringT
我在Python中有一个字数统计，我想在Spark上运行多个文本文件并获得一个输出文件，因此所有文件中的字数都被计算在内。我尝试了一些解决方案，例如找到的解决方案here和here,但它仍然给出与输入文件数量相同的输出文件数量。rdd=sc.textFile("file:///path/*.txt")input=sc.textFile(join(rdd))或rdd=sc.textFile("file:///path/f0.txt,file:///path/f1.txt,...")rdds=Seq(rdd)input=sc.textFile(','.join(rdds))或rdd=sc.
我已经在Windows上安装了PySpark，直到昨天才出现问题。我正在使用windows10、PySpark版本2.3.3(预构建版本)、java版本“1.8.0_201”。昨天，当我尝试创建一个sparksession时，我遇到了以下错误。ExceptionTraceback(mostrecentcalllast)in---->1spark=SparkSession.builder.appName("Hello").master("local").getOrCreate()C:\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7\python\pyspark\sql\session
我试图随机化RDD中元素的顺序。我目前的方法是使用由打乱后的整数组成的RDD压缩元素，然后通过这些整数进行连接。但是，pyspark仅使用100000000个整数就失败了。我正在使用下面的代码。我的问题是:是否有更好的方法来压缩随机索引或以其他方式随机播放？我试过按随机键排序，虽然有效，但速度很慢。defrandom_indices(n):"""returnaniterableofrandomindicesinrange(0,n)"""indices=range(n)random.shuffle(indices)returnindicespyspark中发生以下情况:UsingPyth
我希望能够在hdfs文件系统上读取/写入图像并利用hdfs局部性。我有一个图像集合，其中每个图像由uint16的二维数组存储为xml文件的基本附加信息。我想在hdfs文件系统上创建一个存档，并使用spark来分析存档。现在我正在努力寻找通过hdfs文件系统存储数据的最佳方式，以便能够充分利用spark+hdfs结构。据我所知，最好的方法是创建一个sequenceFile包装器。我有两个问题:创建sequenceFile包装器是最好的方法吗？有没有人提供我可以用来开始的例子？我一定不是第一个需要通过spark读取与hdfs上的文本文件不同的内容的人! 最佳答案
我想在通过SparkContext加载它们之前检查hdfs中是否存在多个文件。我使用pyspark。我试过os.system("hadoopfs-test-e%s"%path)但是由于我有很多路径要检查，所以作业崩溃了。我还尝试了sc.wholeTextFiles(parent_path)然后按键过滤。但它也崩溃了，因为parent_path包含很多子路径和文件。你可以帮帮我吗？ 最佳答案 正确的说法TristanReid:...(Spark)Itcanreadmanyformats,anditsupportsHadoopglobe
如题。我知道textFile但正如其名称所示，它仅适用于文本文件。我需要访问HDFS或本地路径上路径内的文件/目录。我正在使用pyspark。 最佳答案 使用JVM网关可能不是那么优雅，但在某些情况下，下面的代码可能会有所帮助:URI=sc._gateway.jvm.java.net.URIPath=sc._gateway.jvm.org.apache.hadoop.fs.PathFileSystem=sc._gateway.jvm.org.apache.hadoop.fs.FileSystemConfiguration=sc._g
我们有一个带有sparkmaster和3个sparkworker的EC2测试虚拟机，需要做哪些配置才能让Redis与PySpark一起工作？谢谢。 最佳答案 1)制作Redis模块的zip文件2)使用PySpark的addPyFile如下sc.addPyFile("/path/to/redis.zip")引用:WritedatatoRedisfromPySpark 关于apache-spark-Redis和Pyspark配置，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在使用PySpark2.3.1从Kafka读取值流作为DStream。我想对这些数据做一些转换，比如取移动平均，并将其保存到Redis。我的spark作业代码看起来有点像这样:batch_duration=1#Initializesessionspark_session=SparkSession\.builder\.appName("my-app")\.getOrCreate()spark_context=spark_session.sparkContext#Createstreamingcontext(=connectiontoSpark)streaming_context=St
