如果我在多个数字列中具有功能，我想知道是否有一种简洁的方法可以在pyspark中的DataFrame上运行ML(例如KMeans)。即如在Iris数据集中:(a1=5.1,a2=3.5,a3=1.4,a4=0.2,id=u'id_1',label=u'Iris-setosa',binomial_label=1)我想使用KMeans，而不用手动添加特征向量作为新列重新创建DataSet，并且在代码中重复硬编码原始列。我想改进的解决方案:frompyspark.mllib.linalgimportVectorsfrompyspark.sql.typesimportRowfrompyspar

我有一个看起来像这样的DataFrame。我想在date_time字段的当天进行操作。root|--host:string(nullable=true)|--user_id:string(nullable=true)|--date_time:timestamp(nullable=true)我尝试添加一列来提取日期。到目前为止，我的尝试都失败了。df=df.withColumn("day",df.date_time.getField("day"))org.apache.spark.sql.AnalysisException:GetFieldisnotvalidonfieldsoftype

我在Windows上安装了Spark，但无法启动pyspark。当我输入c:\Spark\bin\pyspark时，我收到以下错误:Python3.6.0|Anacondacustom(64-bit)|(default,Dec232016,11:57:41)[MSCv.190064bit(AMD64)]onwin32Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.Traceback(mostrecentcalllast):File"c:\Spark\bin..\python\pyspark\shell.py",

按时间戳字段过滤数据帧的正确方法是什么？我尝试了不同的日期格式和过滤形式，没有任何帮助:pyspark要么返回0个对象，要么抛出它不理解日期时间格式的错误这是我目前得到的:frompysparkimportSparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextfromdjango.utilsimporttimezonefromdjango.confimportsettingsfrommyapp.modelsimportCollectionsc=SparkContext("local","DjangoApp")sqlc=SQLContext(sc)url=

我已使用ApacheSpark1.4设置了IntelliJIDEA。我希望能够将调试点添加到我的SparkPython脚本中，以便可以轻松调试它们。我目前正在运行这段Python来初始化Spark过程proc=subprocess.Popen([SPARK_SUBMIT_PATH,scriptFile,inputFile],shell=SHELL_OUTPUT,stdout=subprocess.PIPE)ifVERBOSE:printproc.stdout.read()printproc.stderr.read()当spark-submit最终调用myFirstSparkScript

我试图弄清楚您需要在哪里使用lit值，该值在文档中定义为literalcolumn。以这个udf为例，它返回一个SQL列数组的索引:deffind_index(column,index):returncolumn[index]如果我将一个整数传递给它，我会得到一个错误。我需要将lit(n)值传递到udf以获得数组的正确索引。有没有什么地方可以让我更好地学习何时使用lit以及可能使用col的硬性规则？ 最佳答案 为了简单起见，您需要一个Column(可以是使用lit创建的，但它不是唯一的选择)当JVM对应对象需要一列并且Python包

我有一个包含几列的数据框。现在我想从其他2列派生一个新列:frompyspark.sqlimportfunctionsasFnew_df=df.withColumn("new_col",F.when(df["col-1"]>0.0&df["col-2"]>0.0,1).otherwise(0))这样我只得到一个异常(exception):py4j.Py4JException:Methodand([classjava.lang.Double])doesnotexist它只适用于这样的一个条件:new_df=df.withColumn("new_col",F.when(df["col-1"

我正在尝试使用PySpark中的以下选项覆盖Spark数据帧，但我没有成功spark_df.write.format('com.databricks.spark.csv').option("header","true",mode='overwrite').save(self.output_file_path)mode=overwrite命令不成功 最佳答案 试试:spark_df.write.format('com.databricks.spark.csv')\.mode('overwrite').option("header","

我是spark和pyspark的新手。我正在将一个小的csv文件(约40k)读入数据框。frompyspark.sqlimportfunctionsasFdf=sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true',inferschema='true').load('/tmp/sm.csv')df=df.withColumn('verified',F.when(df['verified']=='Y',1).otherwise(0))df2=df.map(lambdax:Row(label=floa

我刚刚获得了spark2.0的访问权限；到目前为止，我一直在使用spark1.6.1。有人可以帮我使用pyspark(python)设置sparkSession吗？我知道在线提供的scala示例是相似的(here)，但我希望能直接使用python语言进行演练。我的具体情况:我在zeppelinspark笔记本中从S3加载avro文件。然后构建df并从中运行各种pyspark和sql查询。我所有的旧查询都使用sqlContext。我知道这是不好的做法，但我用开始我的笔记本sqlContext=SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCr