我想使用pyspark.mllib.stat.Statistics.corr函数来计算pyspark.sql.dataframe.DataFrame对象的两列之间的相关性。corr函数期望采用Vectors对象的rdd。如何将df['some_name']的列转换为Vectors.dense对象的rdd？ 最佳答案 应该没有这个必要。对于数值，您可以直接使用DataFrameStatFunctions.corr计算相关性:df1=sc.parallelize([(0.0,1.0),(1.0,0.0)]).toDF(["x","y"]

我正在尝试从Python方法中创建广播变量(尝试抽象一些我正在创建的依赖于分布式操作的实用方法)。但是，我似乎无法从Sparkworker中访问广播变量。假设我有这个设置:defmain():sc=SparkContext()SomeMethod(sc)defSomeMethod(sc):someValue=rand()V=sc.broadcast(someValue)A=sc.parallelize().map(worker)defworker(element):element*=V.value###NameError:globalname'V'isnotdefined###但是，如

我正在使用PySpark。我在数据框('canon_evt')中有一列('dt')，这是一个时间戳。我正在尝试从DateTime值中删除秒数。它最初是作为字符串从parquet读入的。然后我尝试通过将其转换为时间戳canon_evt=canon_evt.withColumn('dt',to_date(canon_evt.dt))canon_evt=canon_evt.withColumn('dt',canon_evt.dt.astype('Timestamp'))然后我想删除秒。我尝试了“trunc”、“date_format”，甚至尝试像下面这样将片段连接在一起。我认为它需要某种映射

我有一个在pyspark2.2上计算如下的相关矩阵:frompyspark.ml.linalgimportVectorsfrompyspark.ml.statimportCorrelationfrompyspark.ml.linalgimportVectorsfrompyspark.ml.featureimportVectorAssemblerdatos=sql("""select*fromproceso_riesgos.jdgc_bd_train_mn_ingresos""")Variables_corr=['ingreso_final_mix','ingreso_final_pro

我有一个通过pyspark从JSON文件构建的SparkDataFramesc=SparkContext()sqlc=SQLContext(sc)users_df=sqlc.read.json('users.json')现在，我想访问一个chosen_user数据，这是它的_id字段。我能行printusers_df[users_df._id==chosen_user].show()这给了我完整的用户行。但是假设我只想要Row中的一个特定字段，比如用户性别，我该如何获取它？ 最佳答案 只需过滤并选择:result=users_df.

我在iPythonnotebook(pythonv.3.6)中使用PySpark(v.2.1.0)而不是在我的Mac(Sierra10.12.3Beta)中使用virtualenv。1.我通过在终端中拍摄来启动iPythonnotebook-PYSPARK_PYTHON=python3PYSPARK_DRIVER_PYTHON=ipythonPYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook"/Applications/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/bin/pyspark2.将我的文件加载到SparkContext并确保其已加载->>>lin

这个问题在这里已经有了答案:SparkEquivalentofIFThenELSE(4个答案)关闭5年前。我正在尝试使用“链接时间”函数。换句话说，我想要获得两个以上的输出。我尝试在Excel中使用与连接IF函数相同的逻辑:df.withColumn("device_id",when(col("device")=="desktop",1)).otherwise(when(col("device")=="mobile",2)).otherwise(null))但这不起作用，因为我不能将元组放入“otherwise”函数中。

下面的SOF问题HowtorunscriptinPysparkanddropintoIPythonshellwhendone?说明如何启动pyspark脚本:%run-dmyscript.py但是我们如何访问existinspark上下文呢？仅仅创建一个新的是行不通的:---->sc=SparkContext("local",1)ValueError:CannotrunmultipleSparkContextsatonce;existingSparkContext(app=PySparkShell,master=local)createdbyat/Library/Python/2.7/

我知道有上千个问题与如何最好地划分您的DataFrames有关或RDDs通过salting键等，但我认为这种情况不同到足以证明它自己的问题。我正在PySpark中构建协同过滤推荐引擎，这意味着需要比较每个用户(行)的唯一项目评分。所以，对于DataFrame尺寸M(rows)xN(columns)，这意味着数据集变为Mx(Kchoose2)其中K是用户的非空(即评级)元素的数量。对于用户对项目数量大致相同的数据集，我的算法非常有效。但是，对于一部分用户对很多项目进行评分的情况(比同一分区中的其他用户大几个数量级)，我的数据变得极度倾斜并且最后几个分区开始占用大量资源时间量。举个简单的例

我正在尝试安装PySpark并遵循instructions并在我安装了Spark的集群节点上从命令行运行它:$sbt/sbtassembly这会产生以下错误:-bash:sbt/sbt:Nosuchfileordirectory我尝试下一个命令:$./bin/pyspark我收到这个错误:-bash:./bin/pyspark:Nosuchfileordirectory我觉得我缺少一些基本的东西。什么不见​​了？我已经安装了spark并且可以使用以下命令访问它:$spark-shell我在节点上安装了python，并且能够使用以下命令打开python:$python