这个问题针对熟悉py4j的人-可以帮助解决pickling错误。我正在尝试向pysparkPythonMLLibAPI添加一个方法，该方法接受namedtuple的RDD，做一些工作，并以RDD的形式返回结果。此方法仿照PYthonMLLibAPI.trainALSModel()方法，其类似现有相关部分是:deftrainALSModel(ratingsJRDD:JavaRDD[Rating],..)用于为新代码建模的现有pythonRating类是:classRating(namedtuple("Rating",["user","product","rating"])):def__r
对于一个dataframe，在它之前是这样的:+----+----+----+|ID|TYPE|CODE|+----+----+----+|1|B|X1||null|null|null||null|B|X1|+----+----+----+之后我希望它是这样的:+----+----+----+|ID|TYPE|CODE|+----+----+----+|1|B|X1||null|B|X1|+----+----+----+我更喜欢一种通用方法，这样它可以在df.columns很长时应用。谢谢! 最佳答案 只需要为na.drop提供策略
我在Databricks工作。我有一个包含500行的数据框，我想创建两个包含100行的数据框，另一个包含剩余的400行。+--------------------+----------+|userid|eventdate|+--------------------+----------+|00518b128fc9459d9...|2017-10-09||00976c0b7f2c4c2ca...|2017-12-16||00a60fb81aa74f35a...|2017-12-04||00f9f7234e2c4bf78...|2017-05-09||0146fe6ad7a243c3b..
有没有人有使用PySpark库(特别是使用pyLDAvis)训练的LDA模型的数据可视化示例？我看过很多GenSim和其他库的示例，但没有看到PySpark。具体来说，我想知道将什么传递给pyLDAvis.prepare()函数以及如何从我的lda模型中获取它。这是我的代码:frompyspark.mllib.clusteringimportLDA,LDAModelfrompyspark.mllib.featureimportIDFfrompyspark.ml.featureimportCountVectorizerfrompyspark.mllib.linalgimportVecto
我的Spark集群中有一个节点有24个内核和124Gb内存。当我将spark.executor.memory字段设置为4g，然后广播一个需要3.5gb存储在ram中的变量时，内核会共同持有该变量的24个副本吗？还是一份？我正在使用pyspark-v1.6.2 最佳答案 我相信PySpark不使用任何形式的共享内存来在工作人员之间共享广播变量。在类Unix系统上广播变量areloaded在worker的主要功能中，仅调用afterforking来自守护进程，因此无法从父进程空间访问。如果您想在不使用外部服务的情况下减少大变量的占用空间
我需要创建一个在pysparkpython中使用的UDF，它使用java对象进行内部计算。如果它是一个简单的python，我会做类似的事情:deff(x):return7fudf=pyspark.sql.functions.udf(f,pyspark.sql.types.IntegerType())并使用以下方式调用它:df=sqlContext.range(0,5)df2=df.withColumn("a",fudf(df.id)).show()然而，我需要的功能的实现是在java中而不是在python中。我需要以某种方式包装它，以便我可以从python中以类似的方式调用它。我的第一
我在pyspark中有一个数据框，其中包含大写的列，例如ID、COMPANY等等我想把这些列名做成idcompany等等。根据需要将所有列基本转换为小写或大写。我想做的是让列的数据类型保持不变。我们怎样才能做到这一点？ 最佳答案 使用DataFrame中的columns字段df=//loadforcolindf.columns:df=df.withColumnRenamed(col,col.lower())或者，正如@zero323建议的那样:df.toDF(*[c.lower()forcindf.columns])
我的架构:|--Canonical_URL:string(nullable=true)|--Certifications:array(nullable=true)||--element:struct(containsNull=true)|||--Certification_Authority:string(nullable=true)|||--End:string(nullable=true)|||--License:string(nullable=true)|||--Start:string(nullable=true)|||--Title:string(nullable=true)
我有这个PySpark数据框+-----------+--------------------+|uuid|test_123|+-----------+--------------------+|1|[test,test2,test3]||2|[test4,test,test6]||3|[test6,test9,t55o]|我想将test_123列转换成这样:+-----------+--------------------+|uuid|test_123|+-----------+--------------------+|1|"test,test2,test3"||2|"test4,
我正在尝试过滤基于如下的RDD:spark_df=sc.createDataFrame(pandas_df)spark_df.filter(lambdar:str(r['target']).startswith('good'))spark_df.take(5)但出现以下错误:TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()1spark_df=sc.createDataFrame(pandas_df)---->2spark_df.filter(lambdar:str(r['target']).startswith('good'))3spark_df.t
