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？
我正在尝试加载SVM文件并将其转换为DataFrame，以便可以使用Spark的ML模块(PipelineML)。我刚刚在Ubuntu14.04上安装了新的Spark1.5.0(未配置spark-env.sh)。我的my_script.py是:frompyspark.mllib.utilimportMLUtilsfrompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","TesteOriginal")data=MLUtils.loadLibSVMFile(sc,"/home/svm_capture").toDF()我正在使用:./spar
我正在尝试加载SVM文件并将其转换为DataFrame，以便可以使用Spark的ML模块(PipelineML)。我刚刚在Ubuntu14.04上安装了新的Spark1.5.0(未配置spark-env.sh)。我的my_script.py是:frompyspark.mllib.utilimportMLUtilsfrompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","TesteOriginal")data=MLUtils.loadLibSVMFile(sc,"/home/svm_capture").toDF()我正在使用:./spar
我使用的是Spark1.3.1(PySpark)，并且我使用SQL查询生成了一个表。我现在有一个对象是DataFrame。我想将这个DataFrame对象(我称之为“表”)导出到一个csv文件，以便我可以操作它并绘制列。如何将DataFrame“表”导出到csv文件？谢谢! 最佳答案 如果数据帧适合驱动程序内存并且您想保存到本地文件系统，您可以转换SparkDataFrame本地PandasDataFrame使用toPandas方法，然后简单地使用to_csv:df.toPandas().to_csv('mycsv.csv')否则你
我使用的是Spark1.3.1(PySpark)，并且我使用SQL查询生成了一个表。我现在有一个对象是DataFrame。我想将这个DataFrame对象(我称之为“表”)导出到一个csv文件，以便我可以操作它并绘制列。如何将DataFrame“表”导出到csv文件？谢谢! 最佳答案 如果数据帧适合驱动程序内存并且您想保存到本地文件系统，您可以转换SparkDataFrame本地PandasDataFrame使用toPandas方法，然后简单地使用to_csv:df.toPandas().to_csv('mycsv.csv')否则你
我正在尝试过滤具有None作为行值的PySpark数据帧:df.select('dt_mvmt').distinct().collect()[Row(dt_mvmt=u'2016-03-27'),Row(dt_mvmt=u'2016-03-28'),Row(dt_mvmt=u'2016-03-29'),Row(dt_mvmt=None),Row(dt_mvmt=u'2016-03-30'),Row(dt_mvmt=u'2016-03-31')]我可以用字符串值正确过滤:df[df.dt_mvmt=='2016-03-31']#someresultshere但这失败了:df[df.dt_
我正在尝试过滤具有None作为行值的PySpark数据帧:df.select('dt_mvmt').distinct().collect()[Row(dt_mvmt=u'2016-03-27'),Row(dt_mvmt=u'2016-03-28'),Row(dt_mvmt=u'2016-03-29'),Row(dt_mvmt=None),Row(dt_mvmt=u'2016-03-30'),Row(dt_mvmt=u'2016-03-31')]我可以用字符串值正确过滤:df[df.dt_mvmt=='2016-03-31']#someresultshere但这失败了:df[df.dt_
我从GH开发大师那里构建了Spark1.4，并且构建顺利。但是当我执行bin/pyspark时，我得到了Python2.7.9版本。我该如何更改？ 最佳答案 只需设置环境变量:导出PYSPARK_PYTHON=python3如果您希望这是永久更改，请将此行添加到pyspark脚本中。 关于python-Apache星火:HowtousepysparkwithPython3，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackove
我从GH开发大师那里构建了Spark1.4，并且构建顺利。但是当我执行bin/pyspark时，我得到了Python2.7.9版本。我该如何更改？ 最佳答案 只需设置环境变量:导出PYSPARK_PYTHON=python3如果您希望这是永久更改，请将此行添加到pyspark脚本中。 关于python-Apache星火:HowtousepysparkwithPython3，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackove
我是Spark的新手，我正在尝试使用Spark从文件中读取CSV数据。这就是我正在做的事情:sc.textFile('file.csv').map(lambdaline:(line.split(',')[0],line.split(',')[1])).collect()我希望这个调用能给我一个文件前两列的列表，但我收到了这个错误:File"",line1,inIndexError:listindexoutofrange虽然我的CSV文件不止一列。 最佳答案 Spark2.0.0+可以直接使用内置的csv数据源:spark.read.
