我有一个包含键值对的rdd。只有3个键，我想将给定键的所有元素写入文本文件。目前我分3次完成此操作，但我想看看我是否可以一次完成。这是我目前所拥有的:#Ihaveanrdd(calledmy_rdd)suchthatarecordisakeyvaluepair,e.g.:#('data_set_1','value1,value2,value3,...,value100')my_rdd.cache()my_keys=['data_set_1','data_set_2','data_set_3']forkeyinmy_keys:my_rdd.filter(lambdal:l[0]==key
我正在使用大小约为100MB的广播变量，我将其近似为:>>>data=list(range(int(10*1e6)))>>>importcPickleaspickle>>>len(pickle.dumps(data))98888896在具有3个c3.2xlarge执行程序和一个m3.large驱动程序的集群上运行，使用以下命令启动交互式session:IPYTHON=1pyspark--executor-memory10G--driver-memory5G--confspark.driver.maxResultSize=5g在RDD中，如果我持久化对这个广播变量的引用，内存使用量就会激
sc.textFile(path)允许读取HDFS文件，但它不接受参数(比如跳过一些行，has_headers，...)。《LearningSpark》O'Reilly电子书建议使用如下函数读取CSV(例5-12.Python加载CSV示例)importcsvimportStringIOdefloadRecord(line):"""ParseaCSVline"""input=StringIO.StringIO(line)reader=csv.DictReader(input,fieldnames=["name","favouriteAnimal"])returnreader.next(
我正在使用Spark的PythonAPI并运行Spark0.8。我正在存储大量浮点向量RDD，我需要针对整个集合执行一个向量的计算。RDD中的分片和分区有区别吗？当我创建RDD时，我将100作为参数传递给它，这导致它将RDD存储为100个切片，并在执行计算时创建100个任务。我想知道对数据进行分区是否可以通过使系统更有效地处理数据来提高切片之外的性能(即，对分区执行操作与仅对切片RDD中的每个元素进行操作之间是否存在差异)。例如，这两段代码之间有什么显着差异吗？rdd=sc.textFile(demo.txt,100)对比rdd=sc.textFile(demo.txt)rdd.par
我有下表作为RDD:KeyValue1y1y1y1n1n2y2n2n我想从Value中删除所有重复项。输出应该是这样的:KeyValue1y1n2y2n在pyspark中工作时，输出应该是像这样的键值对列表:[(u'1',u'n'),(u'2',u'n')]我不知道如何在这里应用for循环。在普通的Python程序中，这会非常容易。我想知道pyspark中是否有一些相同的功能。 最佳答案 恐怕我对python一无所知，所以我在这个答案中提供的所有引用和代码都是与java相关的。但是，将它翻译成python代码应该不是很困难。你应该看
我只想保留在第二个表中引用了部门ID的员工。EmployeetableLastNameDepartmentIDRafferty31Jones33Heisenberg33Robinson34Smith34DepartmenttableDepartmentID3133我已经尝试了以下不起作用的代码:employee=[['Raffery',31],['Jones',33],['Heisenberg',33],['Robinson',34],['Smith',34]]department=[31,33]employee=sc.parallelize(employee)department=s
我很困惑为什么在将生成的RDD转换为DataFrame时，Spark似乎对rdd.mapPartitions使用了1个任务。这对我来说是个问题，因为我想从:DataFrame-->RDD-->rdd.mapPartitions-->DataFrame这样我就可以读取数据(DataFrame)，将非SQL函数应用于数据block(RDD上的mapPartitions)，然后转换回DataFrame，这样我就可以使用DataFrame.write过程。我可以从DataFrame-->mapPartitions开始，然后使用像saveAsTextFile这样的RDD编写器，但这不太理想，因为
我有一个非常大的pyspark.sql.dataframe.DataFrame名为df。我需要一些枚举记录的方法——因此，能够访问具有特定索引的记录。(或选择具有索引范围的记录组)在Pandas中，我可以做到indexes=[2,3,6,7]df[indexes]我想要类似的东西，(并且没有将数据框转换为pandas)我能得到的最接近的是:通过以下方式枚举原始数据框中的所有对象:indexes=np.arange(df.count())df_indexed=df.withColumn('index',indexes)使用where()函数搜索我需要的值。问题:为什么它不起作用以及如何让
我有一个非常大的pyspark.sql.dataframe.DataFrame名为df。我需要一些枚举记录的方法——因此，能够访问具有特定索引的记录。(或选择具有索引范围的记录组)在Pandas中，我可以做到indexes=[2,3,6,7]df[indexes]我想要类似的东西，(并且没有将数据框转换为pandas)我能得到的最接近的是:通过以下方式枚举原始数据框中的所有对象:indexes=np.arange(df.count())df_indexed=df.withColumn('index',indexes)使用where()函数搜索我需要的值。问题:为什么它不起作用以及如何让
Spark之探究RDD如何了解一个组件，先看看官方介绍！进入RDD.scala，引入眼帘的是这么一段描述文字（渣翻勿喷）： RDD，弹性分布式数据集，是Spark中的基础抽象。代表了一个可以被并行化操作的不可变、可分区的要素集合。这个类包含了任何RDD都可使用的基本操作，例如map,filter。 此外，PairRDDFuncations声明了只有KV对RDD才可使用的操作，例如groupByKey、join；DoubleRDDFuncations声明了只有DoublesRDD才可使用的操作；SequenceFileRDDFuncations声明了只有可序列化RDD才可使用的操作。所有的操
