我是spark的新手，我将spark2.1.0与python2.7一起使用，但无法正常工作。我一直在寻找一个星期来找到我的问题的解决方案，但没有成功。当我在commmadLine中运行pyspark时出现以下错误:Python2.7.13(v2.7.13:a06454b1afa1,Dec172016,20:42:59)[MSCv.150032bit(Intel)]onwin32Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.UsingSpark'sdefaultlog4jprofile:org/apache/s
我有一个大型矩阵目录，我正在对此类矩阵应用一些昂贵的操作。管道看起来像这样:Directory->extractmatrices->applyoperations->saveina.csvfile请注意，我将之前的“管道”包装到一个函数中。到目前为止，使用python的多处理库，我能够在1周内应用以前的管道。但是，我很好奇是否有可能以sparkmap-reduce的方式“并行化”之前的函数。因此，我的任务可以用pysparksmapreduce来增强吗？我怎样才能提高速度？(我只有两台笔记本电脑)，你们推荐我在不修改功能的情况下提高管道速度的其他方法是什么？
我正在尝试使用分区任务中的sparkjdbc()函数写入MySQL表，该分区任务是通过执行foreachPartitions(test)调用的。然而，我收到了一个选择错误。我不确定问题是否是由于spark已经在任务内部并且spark将write.jdbc()作为任务本身运行。根据我的理解，这是不允许的？我可以从我的test()函数返回列表“行”并在main中调用write.jdbc()但我宁愿不必将数据结构收集回主控。代码和错误:代码:deftest(partition_iter):row=[]row.append({'col1':26,'col2':12,'col2':153.493
下面是我将数据写入Hive的代码frompysparkimportsince,SparkContextasscfrompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimport_functions,isnanfrompyspark.sqlimportSQLContextfrompyspark.sql.typesimport*frompysparkimportHiveContextashcspark=SparkSession.builder.appName("example-spark").config("spark.sql.
Spark版本:'2.0.0.2.5.0.0-1245'所以，我原来的问题有点改变，但它仍然是同一个问题。我想要做的是加载大量JSON文件并将它们转换为DataFrame-也可能将它们保存为CSV或parquet文件以供进一步处理。每个JSON文件代表最终DataFrame中的一行。importosimportglobHDFS_MOUNT=#...DATA_SET_BASE=#...schema=StructType([StructField("documentId",StringType(),True),StructField("group",StringType(),True),S
我的操作系统是windows10frompyspark.confimportSparkConfsc=SparkContext.getOrCreate()spark=SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()这段代码给我以下错误Py4JJavaErrorTraceback(mostrecentcalllast)~\Documents\spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\python\pyspark\sql\utils.pyindeco(*a,**kw)62try:--->63returnf(*a
我正在寻找基于HadoopMultinodes的Spark使用，我对我的集群模式pythonic脚本有疑问。我的配置:我进入了我的Hadoop集群:1个名称节点(主节点)2个数据节点(从节点)所以我想在Python中执行我的脚本以使用这个集群。我知道Spark可以用作独立模式，但我想使用我的节点。我的python脚本:这是一个非常简单的脚本，可以用来计算文本中的字数。importsysfrompysparkimportSparkContextsc=SparkContext()lines=sc.textFile(sys.argv[1])words=lines.flatMap(lambda
对于任何软件架构师来说，这可能是一个基本问题，但我对这个概念感到困惑。假设我有一个存储在hdfs上的大型SparkDataFrame。我现在做这样的过滤操作:df_new=my_big_hdfs_df.where("my_column='testvalue'")print(type(df_new))class'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>df_new到底存储在哪里？如果这是普通的python，我会猜测在内存中的某个地方。但PySpark也是如此吗？或者它只是某种引用？它是否保存在hdfs中某处的磁盘上？ 最佳答案
我将pyspark用于我的问题陈述，在这里，我想合并我的输出并将其作为我的其他模型的输入。但是在hdfs中，我的输出被分成几部分，因此很难将它们组合起来。所以我想将输出结果直接存储到impala表中，我该怎么做呢？ 最佳答案 要将存储在HDFS中的文件内容公开为表，您可以定义一个外部表:CREATEEXTERNALTABLEtable_name(column_1string,...)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'STOREDASTEXTFILELOCATION'/some/path/
我是Python新手。我也是pysaprk的新手。我正在尝试运行一个代码，它采用一个元组的元组，看起来像这样(id,(span,mention))来执行.map(lambda(id,(span,text)):(id,text)).我正在使用的代码是:m=text\.map(lambda(id,(span,text)):(id,text))\.mapValues(lambdav:ngrams(v,self.max_ngram))\'''errortriggeredhere'''.flatMap(lambda(target,tokens):(((target,t),1)fortintoke
