我需要将列表传递给UDF，该列表将确定距离的分数/类别。现在，我将所有距离硬编码为第4个分数。a=spark.createDataFrame([("A",20),("B",30),("D",80)],["Letter","distances"])frompyspark.sql.functionsimportudfdefcate(label,feature_list):iffeature_list==0:returnlabel[4]label_list=["Great","Good","OK","PleaseMove","Dead"]udf_score=udf(cate,StringTy
我正在使用Pyspark在JupyterNotebook中运行一些命令，但它抛出错误。我尝试了此链接中提供的解决方案(Pyspark:Exception:Javagatewayprocessexitedbeforesendingthedriveritsportnumber)我尝试执行此处提供的解决方案(例如更改C:Java的路径、卸载JavaSDK10并重新安装Java8，但它仍然抛出同样的错误。我尝试卸载并重新安装pyspark，我也尝试从anaconda提示符运行，但我仍然遇到同样的错误。我使用的是Python3.7，pyspark版本是2.4.0。如果我使用这段代码，我会得到这个
我是pyspark的新手。我想使用matplotlib绘制结果，但不确定要使用哪个函数。我搜索了一种将sql结果转换为pandas然后使用plot的方法。 最佳答案 我已经找到了解决方案。我将sqldataframe转换为pandasdataframe，然后我能够绘制图表。下面是示例代码。来自pyspark.sqlimportRowfrompyspark.sqlimportHiveContextimportpysparkfromIPython.displayimportdisplayimportmatplotlibimportmat
我有一个名为“df”的DataFrame，如下所示:+-------+-------+-------+|Atr1|Atr2|Atr3|+-------+-------+-------+|A|A|A|+-------+-------+-------+|B|A|A|+-------+-------+-------+|C|A|A|+-------+-------+-------+我想用增量值向它添加一个新列并获取以下更新的DataFrame:+-------+-------+-------+-------+|Atr1|Atr2|Atr3|Atr4|+-------+-------+-----
所以我使用以下代码将sparkRDD保存到S3存储桶。有没有办法压缩(gz格式)并保存而不是将其另存为文本文件。help_data.repartition(5).saveAsTextFile("s3://help-test/logs/help") 最佳答案 saveAsTextFile方法采用一个可选参数，该参数指定压缩编解码器类:help_data.repartition(5).saveAsTextFile(path="s3://help-test/logs/help",compressionCodecClass="org.apa
我的目标是将自定义.py文件导入我的spark应用程序并调用该文件中包含的一些函数这是我尝试过的:我有一个名为Test.py的测试文件，如下所示:deffunc():print"Importisworking"在我的Spark应用程序中，我执行以下操作(如文档中所述):sc=SparkContext(conf=conf,pyFiles=['/[AbsolutePathTo]/Test.py'])我也试过这个(在创建Spark上下文之后):sc.addFile("/[AbsolutePathTo]/Test.py")我什至在提交我的spark申请时尝试了以下方法:./bin/spark-
来自像这样的PySparkSQL数据框nameagecityabc20Adef30B如何获取最后一行。(就像df.limit(1)我可以将数据帧的第一行放入新数据帧)。以及如何通过索引访问数据帧行。如行号。12或200。在pandas中我可以做到df.tail(1)#forlastrowdf.ix[rownoorindex]#byindexdf.loc[]orbydf.iloc[]我只是好奇如何以这种方式或替代方式访问pyspark数据框。谢谢 最佳答案 Howtogetthelastrow.漫长而丑陋的方式，假设所有列都是可订购的
在下面的示例中，df.a==1谓词返回正确的结果，但是df.a==None在应该返回1时返回0。l=[[1],[1],[2],[2],[None]]df=sc.parallelize(l).toDF(['a'])df#DataFrame[a:bigint]df.collect()#[Row(a=1),Row(a=1),Row(a=2),Row(a=2),Row(a=None)]df.where(df.a==1).count()#2Ldf.where(df.a==None).count()#0L使用星火1.3.1 最佳答案 您可以使用
我正在尝试运行这段代码:importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder\.master("local")\.appName("WordCount")\.getOrCreate()df=spark.createDataFrame([(1,144.5,5.9,33,'M'),(2,167.2,5.4,45,'M'),(3,124.1,5.2,23,'F'),(4,144.5,5.9,33,'M'),(5,133.2,5.7,54,'F'),(3,124.1,5.2,23,'F'),(5,129
我有一个带有一列数字的pyspark数据框。我需要对该列求和，然后将结果作为int返回到python变量中。df=spark.createDataFrame([("A",20),("B",30),("D",80)],["Letter","Number"])我执行以下操作来对列求和。df.groupBy().sum()但是我得到了一个数据框。+-----------+|sum(Number)|+-----------+|130|+-----------+我会将130作为存储在变量中的int返回，以便在程序的其他地方使用。result=130 最佳答案
