我有一组文件。文件的路径保存在一个文件中，例如all_files.txt。使用apachespark，我需要对所有文件进行操作并合并结果。我想做的步骤是:通过读取all_files.txt创建一个RDD对于all_files.txt中的每一行(每一行都是某个文件的路径)，将每个文件的内容读入一个RDD然后对所有内容做一个操作这是我为此编写的代码:defreturn_contents_from_file(file_name):returnspark.read.text(file_name).rdd.map(lambdar:r[0])defrun_spark():file_name='pa
我有一个pandas数据框my_df，my_df.dtypes给我们:tsint64fieldAobjectfieldBobjectfieldCobjectfieldDobjectfieldEobjectdtype:object然后我尝试通过以下操作将pandas数据框my_df转换为spark数据框:spark_my_df=sc.createDataFrame(my_df)但是，我遇到了以下错误:ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1spark_my_df=sc.createDataFrame(my_df)2spark_my
我在一个集群中工作，在该集群中我无权更改文件log4j.properties以在使用pyspark时停止信息记录(如第一个答案here中所述)。以下解决方案如上述问题中所述spark-shell(scala)的第一个答案工作importorg.apache.log4j.Loggerimportorg.apache.log4j.Level但对于sparkwithpython(即pyspark)，它没有工作，也没有以下Logger.getLogger("org").setLevel(Level.OFF)Logger.getLogger("akka").setLevel(Level.OFF)
在执行器上使用pyspark访问Spark的log4j记录器的正确方法是什么？在驱动程序中这样做很容易，但我似乎无法理解如何访问执行程序上的日志记录功能，以便我可以在本地记录并让YARN收集本地日志。有什么方法可以访问本地记录器吗？标准的日志记录程序是不够的，因为我无法从执行程序访问spark上下文。 最佳答案 您不能在执行器上使用本地log4j记录器。由执行器jvms生成的Pythonworker没有与java的“回调”连接，它们只是接收命令。但是有一种方法可以使用标准python日志记录从执行程序记录并通过YARN捕获它们。在您
我在本地处理pyspark1.4中的数据帧，并且在使dropDuplicates方法起作用时遇到问题。它不断返回错误:"AttributeError:'list'objecthasnoattribute'dropDuplicates'"不太清楚为什么我似乎遵循了latestdocumentation中的语法.#loadingtheCSVfileintoanRDDinordertostartworkingwiththedatardd1=sc.textFile("C:\myfilename.csv").map(lambdaline:(line.split(",")[0],line.spli
这个问题在这里已经有了答案:CreateSparkDataFrame.Cannotinferschemafortype(4个答案)关闭4年前。案例非常简单，我需要使用以下代码将python列表转换为数据框frompyspark.sql.typesimportStructTypefrompyspark.sql.typesimportStructFieldfrompyspark.sql.typesimportStringType,IntegerTypeschema=StructType([StructField("value",IntegerType(),True)])my_list=[1
我有一列以字符串形式填充了一堆州的首字母。我的目标是如何计算此类列表中每个州的数量。例如:(("TX":3),("NJ":2))应该是出现两次"TX"时的输出和“NJ”。我是pyspark的新手，所以我被这个问题难住了。任何帮助将不胜感激。 最佳答案 我认为您希望使用groupBy的DataFrame习惯用法和count.例如，给定以下数据框，每行一个状态:df=sqlContext.createDataFrame([('TX',),('NJ',),('TX',),('CA',),('NJ',)],('state',))df.sho
我在pyspark中有数据框。它的一些数字列包含nan，因此当我读取数据并检查数据帧的架构时，这些列将具有string类型。如何将它们更改为int类型。我用0替换了nan值并再次检查了架构，但随后它也显示了这些列的字符串类型。我遵循以下代码:data_df=sqlContext.read.format("csv").load('data.csv',header=True,inferSchema="true")data_df.printSchema()data_df=data_df.fillna(0)data_df.printSchema()我的数据是这样的:这里的列Plays和draf
我正在使用monotonically_increasing_id()使用以下语法将行号分配给pyspark数据帧:df1=df1.withColumn("idx",monotonically_increasing_id())现在df1有26,572,528条记录。所以我期望idx值在0-26,572,527之间。但是当我选择max(idx)时，它的值出奇地大:335,008,054,165。这个函数是怎么回事？使用此函数与另一个具有相似记录数的数据集合并是否可靠？我有大约300个数据帧，我想将它们组合成一个数据帧。因此，一个数据框包含ID，而其他数据框包含与它们逐行对应的不同记录
这个问题在这里已经有了答案:PrimarykeyswithApacheSpark(4个答案)关闭6年前。我有一个csv文件；我在pyspark中将其转换为DataFrame(df)；经过一些改造；我想在df中添加一列；这应该是简单的行ID(从0或1到N)。我将df转换为rdd并使用“zipwithindex”。我将生成的rdd转换回df。这种方法有效，但它生成了250k任务并且需要花费大量时间来执行。我想知道是否有其他方法可以减少运行时间。以下是我的代码片段；我正在处理的csv文件很大；包含数十亿行。debug_csv_rdd=(sc.textFile("debug.csv").fil
