我是SparkSQLDataFrames和ML的新手(PySpark)。如何创建自定义标记器，例如删除停用词并使用nltk中的一些库?我可以扩展默认的吗？ 最佳答案 CanIextendthedefaultone?不是真的。默认Tokenizer是pyspark.ml.wrapper.JavaTransformer的子类，并且与来自pyspark.ml.feature的其他转换器和估计器相同，代表对其Scala对应物的实际处理。既然你想使用Python，你应该直接扩展pyspark.ml.pipeline.Transformer。i
在pandas数据框中，我使用以下代码绘制列的直方图:my_df.hist(column='field_1')在pyspark数据框中有什么东西可以实现相同的目标吗？(我在JupyterNotebook中)谢谢! 最佳答案 不幸的是，我认为PySparkDataframesAPI中没有干净的plot()或hist()函数，但我希望事情最终会发生往那个方向走。目前，您可以在Spark中计算直方图，并将计算出的直方图绘制为条形图。示例:importpandasaspdimportpyspark.sqlassparksql#Let'sus
我使用的是Spark1.3#Readfromtextfile,parseitandthendosomebasicfilteringtogetdata1data1.registerTempTable('data1')#Readfromtextfile,parseitandthendosomebasicfilteringtogetdata1data2.registerTempTable('data2')#Performjoindata_joined=data1.join(data2,data1.id==data2.id);我的数据非常倾斜，data2(几KB)
我正在启动一个pyspark程序:$exportSPARK_HOME=$exportPYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.9-src.zip$python还有py代码:frompysparkimportSparkContext,SparkConfSparkConf().setAppName("Example").setMaster("local[2]")sc=SparkContext(conf=conf)如何添加jar依赖项，例如Databrickscsvjar？使用命令行，我可以像这样添加包:$pysp
如何从PySparkDataFrame中获取随机行？我只看到将分数作为参数的方法sample()。将此分数设置为1/numberOfRows会导致随机结果，有时我不会得到任何行。在RDD上有一个方法takeSample()将您希望样本包含的元素数量作为参数。我知道这可能会很慢，因为您必须计算每个分区，但是有没有办法在DataFrame上获得类似的东西？ 最佳答案 您可以简单地在RDD上调用takeSample:df=sqlContext.createDataFrame([(1,"a"),(2,"b"),(3,"c"),(4,"d")
pysparkmllib和pysparkml包有什么区别？:https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.mllib.htmlhttps://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.ml.htmlpysparkmllib似乎是数据帧级别的目标算法pysparkml我发现的一个区别是pysparkml实现了pyspark.ml.tuning.CrossValidator而pysparkmllib没有。我的理解是，如果在ApacheSpark框架上实现算法是mllib但
我已经编写了一个在python中实现分类器的类。我想使用ApacheSpark使用这个分类器并行化大量数据点的分类。我在一个有10个从属服务器的集群上使用AmazonEC2进行设置，该集群基于一个带有python的Anaconda发行版的ami。ami让我可以远程使用IPythonNotebook。我已经在/root/anaconda/lib/python2.7/文件夹中的主文件名为BoTree.py的文件中定义了BoTree类，这是我所有python模块所在的位置我已经检查过在从master运行命令行spark时我可以导入和使用BoTree.py(我只需从编写importBoTree
我正在使用pyspark读取如下Parquet文件:my_df=sqlContext.read.parquet('hdfs://myPath/myDB.db/myTable/**')然后当我执行my_df.take(5)时，它会显示[Row(...)]，而不是像我们使用Pandas数据框。是否可以像Pandas数据框一样以表格格式显示数据框？谢谢! 最佳答案 show方法可以满足您的需求。例如，给定以下3行数据框，我可以像这样只打印前两行:df=sqlContext.createDataFrame([("foo",1),("bar"
所以我正在尝试使用Python(Pyspark)来学习Spark。我想知道函数mapPartitions是如何工作的。这就是它需要的输入和它给出的输出。我在互联网上找不到任何合适的例子。可以说，我有一个包含列表的RDD对象，如下所示。[[1,2,3],[3,2,4],[5,2,7]]我想从所有列表中删除元素2，如何使用mapPartitions来实现。 最佳答案 mapPartition应该被认为是对分区而不是分区元素的映射操作。它的输入是当前分区的集合，它的输出将是另一组分区。您传递给map操作的函数必须采用RDD的单个元素您传递
我正在使用YARN在集群中运行SparkStreaming任务。集群中的每个节点都运行多个sparkworker。在流式传输开始之前，我想对集群中所有节点上的所有工作人员执行“设置”功能。流式传输任务将传入消息分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，但在此之前，它需要将最新的预训练模型从HDFS下载到本地磁盘，如以下伪代码示例:deffetch_models():ifhadoop.version>local.version:hadoop.download()我在SO上看到了以下示例:sc.parallelize().map(fetch_models)但在Spark1.6parallelize()中
