使用spark.read.csv和encoding='utf-8'将包含外来字符(åäö)的数据帧加载到Spark中，并尝试做一个简单的展示().>>>df.show()Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/usr/lib/spark/python/pyspark/sql/dataframe.py",line287,inshowprint(self._jdf.showString(n,truncate))UnicodeEncodeError:'ascii'codeccan'tencodecharacteru'\ufffd'
我有如下数据。文件名:babynames.csv。yearnamepercentsex1880John0.081541boy1880William0.080511boy1880James0.050057boy我需要根据年份和性别对输入进行排序，并且我希望像下面这样聚合输出(此输出将分配给新的RDD)。yearsexavg(percentage)count(rows)1880boy0.0707033我不确定在pyspark中执行以下步骤后如何继续。需要你的帮助testrdd=sc.textFile("babynames.csv");rows=testrdd.map(lambday:y.s
我刚刚在Windows7机器上构建了Spark(使用sbt)并且正在浏览quickstart。调用first()时Spark作业失败。我是Java的新手，并不清楚错误堆栈跟踪向我显示了什么，尽管它似乎与java.net.SocketException给定的消息传递有关。注意我没有使用Hadoop安装。另请注意，在Scala中运行此示例时，没有任何错误。环境:Windows7Spark1.2.1pythonPython2.7.8斯卡拉2.10.4sbt0.13.7jdk1.7.0.75In[2]:path=u'C:\\Users\\striji\\Documents\\Personal\
我正在分析2015年以来美国国内航类的准点率记录。我需要按尾号分组，并将每个尾号的所有航类的日期排序列表存储在数据库中，以供我的应用程序检索.我不确定实现这一目标的两个选项中哪一个是最好的。#Loadtheparquetfileon_time_dataframe=sqlContext.read.parquet('../data/on_time_performance.parquet')#Filterdowntothefieldsweneedtoidentifyandlinktoaflightflights=on_time_dataframe.rdd.map(lambdax:(x.Car
我正在尝试在IntelliJ中使用Pyspark，但我不知道如何正确安装它/设置项目。我可以在IntelliJ中使用Python，我可以使用pysparkshell，但我无法告诉IntelliJ如何找到Spark文件(导入pyspark导致“ImportError:Nomodulenamedpyspark”)。任何有关如何包含/导入spark以便IntelliJ可以使用它的技巧都将受到赞赏。谢谢。更新:我试过这段代码:frompysparkimportSparkContext,SparkConfspark_conf=SparkConf().setAppName("scavengesom
我想知道PySpark是否支持使用IAM角色访问S3。具体来说，我有一个业务限制，我必须担任AWS角色才能访问给定的存储桶。这在使用boto时很好(因为它是API的一部分)，但我找不到关于PySpark是否支持开箱即用的明确答案。理想情况下，我希望能够在本地以独立模式运行时承担一个角色，并将我的SparkContext指向该s3路径。我已经看到非IAM调用通常遵循:spark_conf=SparkConf().setMaster('local[*]').setAppName('MyApp')sc=SparkContext(conf=spark_conf)rdd=sc.textFile(
有没有办法阻止PySpark在将DataFrame写入JSON文件时创建多个小文件？如果我运行:df.write.format('json').save('myfile.json')或df1.write.json('myfile.json')它创建了名为myfile的文件夹，我在其中找到了几个名为part-***的小文件，采用HDFS方式。是否可以通过任何方式让它吐出一个文件？ 最佳答案 嗯，您的确切问题的答案是coalesce函数。但正如已经提到的那样，它根本没有效率，因为它会迫使一个工作人员获取所有数据并按顺序写入。df.coa
我是spark的新手，我正在尝试根据csv文件的某些字段制作一个distinct().count()。Csv结构(无标题):id,country,type01,AU,s102,AU,s203,GR,s203,GR,s2加载我输入的.csv:lines=sc.textFile("test.txt")然后lines上的不同计数按预期返回3:lines.distinct().count()但我不知道如何根据id和country进行不同的计数。 最佳答案 在这种情况下，您可以选择要考虑的列，然后计数:sc.textFile("test.tx
我正在尝试使用pyspark从s3读取最近4个月的数据并处理数据，但收到以下异常。org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException:InputPatterns3://path_to_clickstream/date=201508*在每个月的第一天，由于s3路径中没有条目(一个单独的作业处理数据并将数据上传到s3路径，而我的作业在该路径之前运行)，作业失败。我想知道是否有办法捕获此异常并允许作业继续处理所有存在的路径？ 最佳答案 您可以简单地尝试在加载后立即触发廉价操作并捕获Py4JJava
我有一个像这样的RDD结构:rdd=[[[1],[2],[3]],[[4],[5]],[[6]],[[7],[8],[9],[10]]]我希望它变成:rdd=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]如何编写map或reduce函数使其工作？ 最佳答案 例如，您可以使用flatMap并使用列表理解:rdd.flatMap(lambdaxs:[x[0]forxinxs])或者让它更通用一点:fromitertoolsimportchainrdd.flatMap(lambdaxs:chain(*xs)).collect()
