我正在使用spark2.1.0。下面是我的数据框。问题陈述来自b列，我需要检索在a中具有相同值而在b中具有不同值的行。提到了结果数据框ab1213142637结果数据框:ab121314我使用了下面的代码，但它不起作用sqlCtx.sql("select*fromdf1groupbya,bhavingcount(a)>=2")请帮我解决这个问题。 最佳答案 希望这对您有所帮助!importpyspark.sql.functionsasfuncdf=sc.parallelize([(1,2),(1,3),(1,4),(2,6),(3,
我正在使用pyspark2.1问题陈述:需要验证hdfs路径，文件如果存在需要将文件名复制到变量中以下是在引用了几个网站和stackoverflow后目前使用的代码importosimportsubprocessimportpandasaspdimporttimesdefrun_cmd(args_list):print('Runningsystemcommand:{0}'.format(''.join(args_list)))proc=subprocess.Popen(args_list,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)pro
补充更新:我尝试为我存在于hdfs中的文件编写相同的代码，它正在工作，但是当我为我的本地文件系统使用相同的代码时，我收到错误。Causedby:java.io.FileNotFoundException:Filefile:/root/cd/parsed_cd_5.xml不存在原始问题和初始更新我正在使用ElementTree来解析XML文件。我在python中运行了代码，它运行起来很有魅力。但是当我尝试使用spark运行相同的程序时，我遇到了以下错误。错误:File"/root/sparkCD.py",line82,inforfilenameinglob.glob(os.path.jo
我的公司正在改用Hadoop和spark进行机器学习。我知道python在库中非常全面，但是当我们切换到pyspark时，如果我们需要的东西在pyspark中还不可用怎么办？另外，继续使用python可能更容易，因为我已经知道python。所以:我能否在spark中运行我的普通python代码并仍然获得速度等所有好处？人们是只使用pyspark还是同时使用普通python和pyspark？你能把它们混合在一起，一部分用python写，一部分用pyspark写吗？ 最佳答案 Pyspark或多或少是一个可以在python之上使用的函数
我正在尝试使用pyspark解析xml文件。我的文件存在于HDFS中。我在下面写了我的代码，但是当我执行它时，它无法识别位置。请帮忙-下面是我的代码代码:importxml.etree.ElementTreeasETfilenme=sc.wholeTextFiles("/user/root/CDs")defadd_hrk(file):tree=ET.parse(file)doc=tree.getroot()filenme.map(lambda(filename,content):filename).foreach(add_hrk)错误:IOError:[Errno2]Nosuchfil
我正在尝试在pyspark中解析xml。我有一个包含许多小xml文件的目录，我想解析所有xml并将其放入hdfs中，为此我在下面编写了代码。代码:importxml.etree.ElementTreeasETfromsubprocessimportPopen,PIPEimportpicklefilenme=sc.wholeTextFiles("/user/root/CD")dumpoff1=Popen(["hadoop","fs","-put","-","/user/cloudera/Demo/Demo.txt"],stdin=PIPE)defgetname(filenm):retur
我需要从Pyspark读取/写入存储在远程HiveServer中的表。关于这个远程Hive，我只知道它运行在Docker下。从HadoopHue中，我找到了一个iris表的两个url，我尝试从中选择一些数据:我有一个表元存储url:http://xxx.yyy.net:8888/metastore/table/mytest/iris和表格位置url:hdfs://quickstart.cloudera:8020/user/hive/warehouse/mytest.db/iris我不知道为什么最后一个url包含quickstart.cloudera:8020。也许这是因为Hive在Do
在Hadoop中，我可以将应用程序指向一个路径，然后映射器将单独处理文件。我必须以这种方式处理它，因为我需要解析文件名和路径以匹配我直接在映射器中加载的其他文件。在pyspark中，将路径传递给SparkContext的文本文件会创建一个RDD。有什么方法可以在Spark/pyspark中复制相同的Hadoop行为吗？ 最佳答案 我希望这能解决您的一些困惑:sparkContext.wholeTextFiles(path)返回一个pairRDD(有用链接:https://www.safaribooksonline.com/libra
以下是我到目前为止采取的步骤:我安装了Anaconda3以及目录$HOME/anaconda3/bin中的所有内容。我进入$HOME/anaconda3/bin并运行命令./condainstall-cconda-forgepyspark。成功了。我没有做任何其他事情。更具体地说，我的.bashrc中没有设置变量这里有一些重要的细节:我在一个运行Hadoop的分布式集群上，所以在我的主文件夹之外可能还有其他我尚未发现但可能需要的目录。我也没有管理员权限。JupyterNotebook运行良好。这是我的目标:目标。按照添加变量或配置一些文件的方式做一些事情，以便我可以在JupyterNo
我正在尝试将一个列调用到一个函数中。当我尝试以下方式时它的工作df=sqlContext.sql("selectcol1fromsample")defsamp(col1):ifcol1==21:return'A'else:return'B'udfsamp=udf(samp,StringType())df.withColumn("cate",udfsamp("col1")).show()但是当我通过在单独的srcsamp.py文件中定义来调用函数并执行以下操作时fromsrcsampimportsampdf=sqlContext.sql("selectcol1fromsample")sa
