我已经用python3.6安装了pyspark，我正在使用jupyternotebook来初始化sparksession。frompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("test").enableHieSupport.getOrCreate()运行没有任何错误但是我写，df=spark.range(10)df.show()它抛出一个错误-->Py4JError:Anerroroccurredwhilecallingo54.showString.Trace:py4j.Py4JException:Me
我目前正在学习Python，并希望将其应用到Spark上或与Spark结合使用。我有这个非常简单(且无用)的脚本:importsysfrompysparkimportSparkContextclassMyClass:def__init__(self,value):self.v=str(value)defaddValue(self,value):self.v+=str(value)defgetValue(self):returnself.vif__name__=="__main__":iflen(sys.argv)!=1:print("UsageCC")exit(-1)data=[1,2
我有一个具有以下类型的数据框:col1|col2|col3|col4xxxx|yyyy|zzzz|[1111],[2222]我希望我的输出是以下类型:col1|col2|col3|col4|col5xxxx|yyyy|zzzz|1111|2222我的col4是一个数组，我想将它转换为一个单独的列。需要做什么？我看到很多关于flatMap的答案，但是它们增加了一行，我只想将元组放在另一列但在同一行中以下是我的实际架构:root|--PRIVATE_IP:string(nullable=true)|--PRIVATE_PORT:integer(nullable=true)|--DESTIN
查看http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-dimensionality-reduction.html.这些示例似乎只包含Java和Scala。SparkMLlib是否支持Python的PCA分析？如果是这样，请给我举个例子。如果没有，如何将Spark与scikit-learn结合？ 最佳答案 星火>=1.5.0虽然PySpark1.5引入了分布式数据结构(pyspark.mllib.linalg.distributed)，但API似乎相当有限，并且没有实现computePrincipal
我需要将列表传递给UDF，该列表将确定距离的分数/类别。现在，我将所有距离硬编码为第4个分数。a=spark.createDataFrame([("A",20),("B",30),("D",80)],["Letter","distances"])frompyspark.sql.functionsimportudfdefcate(label,feature_list):iffeature_list==0:returnlabel[4]label_list=["Great","Good","OK","PleaseMove","Dead"]udf_score=udf(cate,StringTy
我正在使用Pyspark在JupyterNotebook中运行一些命令，但它抛出错误。我尝试了此链接中提供的解决方案(Pyspark:Exception:Javagatewayprocessexitedbeforesendingthedriveritsportnumber)我尝试执行此处提供的解决方案(例如更改C:Java的路径、卸载JavaSDK10并重新安装Java8，但它仍然抛出同样的错误。我尝试卸载并重新安装pyspark，我也尝试从anaconda提示符运行，但我仍然遇到同样的错误。我使用的是Python3.7，pyspark版本是2.4.0。如果我使用这段代码，我会得到这个
我是pyspark的新手。我想使用matplotlib绘制结果，但不确定要使用哪个函数。我搜索了一种将sql结果转换为pandas然后使用plot的方法。 最佳答案 我已经找到了解决方案。我将sqldataframe转换为pandasdataframe，然后我能够绘制图表。下面是示例代码。来自pyspark.sqlimportRowfrompyspark.sqlimportHiveContextimportpysparkfromIPython.displayimportdisplayimportmatplotlibimportmat
我有一个名为“df”的DataFrame，如下所示:+-------+-------+-------+|Atr1|Atr2|Atr3|+-------+-------+-------+|A|A|A|+-------+-------+-------+|B|A|A|+-------+-------+-------+|C|A|A|+-------+-------+-------+我想用增量值向它添加一个新列并获取以下更新的DataFrame:+-------+-------+-------+-------+|Atr1|Atr2|Atr3|Atr4|+-------+-------+-----
所以我使用以下代码将sparkRDD保存到S3存储桶。有没有办法压缩(gz格式)并保存而不是将其另存为文本文件。help_data.repartition(5).saveAsTextFile("s3://help-test/logs/help") 最佳答案 saveAsTextFile方法采用一个可选参数，该参数指定压缩编解码器类:help_data.repartition(5).saveAsTextFile(path="s3://help-test/logs/help",compressionCodecClass="org.apa
我的目标是将自定义.py文件导入我的spark应用程序并调用该文件中包含的一些函数这是我尝试过的:我有一个名为Test.py的测试文件，如下所示:deffunc():print"Importisworking"在我的Spark应用程序中，我执行以下操作(如文档中所述):sc=SparkContext(conf=conf,pyFiles=['/[AbsolutePathTo]/Test.py'])我也试过这个(在创建Spark上下文之后):sc.addFile("/[AbsolutePathTo]/Test.py")我什至在提交我的spark申请时尝试了以下方法:./bin/spark-
