我正在尝试使用pyspark通过Python运行Sparkgraphx。我的安装看起来是正确的，因为我能够很好地运行pyspark教程和(Java)GraphX教程。大概因为GraphX是Spark的一部分，pyspark应该能够接口(interface)它，对吗？以下是pyspark的教程:http://spark.apache.org/docs/0.9.0/quick-start.htmlhttp://spark.apache.org/docs/0.9.0/python-programming-guide.html以下是GraphX的:http://spark.apache.org
我正在尝试使用pyspark通过Python运行Sparkgraphx。我的安装看起来是正确的，因为我能够很好地运行pyspark教程和(Java)GraphX教程。大概因为GraphX是Spark的一部分，pyspark应该能够接口(interface)它，对吗？以下是pyspark的教程:http://spark.apache.org/docs/0.9.0/quick-start.htmlhttp://spark.apache.org/docs/0.9.0/python-programming-guide.html以下是GraphX的:http://spark.apache.org
我有一个很大的pyspark.sql.dataframe.DataFrame，我想保留(所以filter)URL保存在location列包含一个预先确定的字符串，例如'google.com'。我试过了:importpyspark.sql.functionsassfdf.filter(sf.col('location').contains('google.com')).show(5)但这会引发TypeError:_TypeError:'Column'objectisnotcallable'如何正确过滤我的df？提前谢谢了! 最佳答案
我有一个很大的pyspark.sql.dataframe.DataFrame，我想保留(所以filter)URL保存在location列包含一个预先确定的字符串，例如'google.com'。我试过了:importpyspark.sql.functionsassfdf.filter(sf.col('location').contains('google.com')).show(5)但这会引发TypeError:_TypeError:'Column'objectisnotcallable'如何正确过滤我的df？提前谢谢了! 最佳答案
我想按值对K/V对进行排序，然后取最大的五个值。我设法用第一个映射恢复K/V，用FALSE按降序排序，然后将key.value反转到原始(第二个映射)，然后取前5个是bigget，代码是这样的:RDD.map(lambdax:(x[1],x[0])).sortByKey(False).map(lambdax:(x[1],x[0])).take(5)我知道pySpark上有一个takeOrdered操作，但我只设法对值(而不是键)进行排序，我不知道如何进行降序排序:RDD.takeOrdered(5,key=lambdax:x[1]) 最佳答案
我想按值对K/V对进行排序，然后取最大的五个值。我设法用第一个映射恢复K/V，用FALSE按降序排序，然后将key.value反转到原始(第二个映射)，然后取前5个是bigget，代码是这样的:RDD.map(lambdax:(x[1],x[0])).sortByKey(False).map(lambdax:(x[1],x[0])).take(5)我知道pySpark上有一个takeOrdered操作，但我只设法对值(而不是键)进行排序，我不知道如何进行降序排序:RDD.takeOrdered(5,key=lambdax:x[1]) 最佳答案
我有一个PySpark数据框+-------+--------------+----+----+|address|date|name|food|+-------+--------------+----+----+|1111111|20151122045510|Yin|gre||1111111|20151122045501|Yin|gre||1111111|20151122045500|Yln|gra||1111112|20151122065832|Yun|ddd||1111113|20160101003221|Yan|fdf||1111111|20160703045231|Yin|gr
我有一个PySpark数据框+-------+--------------+----+----+|address|date|name|food|+-------+--------------+----+----+|1111111|20151122045510|Yin|gre||1111111|20151122045501|Yin|gre||1111111|20151122045500|Yln|gra||1111112|20151122065832|Yun|ddd||1111113|20160101003221|Yan|fdf||1111111|20160703045231|Yin|gr
我写这篇小博客的由来：前天我修改我Ubuntu的用户名名称，改成我别人的名字缩写，这样就可以方便他截图交作业了。但没想到的是，修改个用户名居然导致我虚拟机不能正常开机。而且还比较麻烦，不像修改主机名一样简单。无奈之下只好重装系统，重头部署大数据环境，我想着之前有安装过所有环境经验，应该一个小时之内可以完成的。一开始安装Hadoop，hive，hbase，spark很顺利。但是到了pyspark时候已经折腾我大半天了。同样的电脑，同样的操作，遇到了我之前没遇到过的问题。我觉得安装大数据感觉是一门玄学。也给我血痛的教训，不要顺便修改用户名，搞不好会死机的。问题描述python环境3.8.10spa
我正在尝试将Spark与Python一起使用。我从downloads安装了Spark1.0.2forHadoop2二进制发行版页。我可以在Python交互模式下运行快速入门示例，但现在我想编写一个使用Spark的独立Python脚本。quickstartdocumentation说只导入pyspark，但这不起作用，因为它不在我的PYTHONPATH上。我可以运行bin/pyspark并看到该模块安装在SPARK_DIR/python/pyspark下。我可以手动将它添加到我的PYTHONPATH环境变量中，但我想知道首选的自动化方法。为独立脚本添加pyspark支持的最佳方式是什么？
