我有几行空格分隔的输入数据:NameCompanyStart_DateEnd_DateNareshHDFC2017-01-012017-03-31AnoopICICI2017-05-012017-07-30我需要输出为:NareshHDFC201701NareshHDFC201702NareshHDFC201703AnoopICICI201705AnoopICICI201706AnoopICICI201707我已经为这些数据制作了一个文本文件，并将其放在我的Hadoop集群上，我已经编写了代码，但在获取输出时遇到了一些问题。请帮忙。我不知道如何从条目中提取月份并将它们放入范围函数中，所
下面是我的spark数据框abc134200410220我的输出应该如下所示abc13420241-1223公式是prev(c)-b+a即4-2+0=2和2-4+1=-1 最佳答案 frompyspark.sql.functionsimportlag,udffrompyspark.sql.typesimportIntegerTypefrompyspark.sql.windowimportWindownumbers=[[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[5,6,7]]df=sc.parallelize(numbers).
请帮助我，我是spark的新手。下面是我的数据框typecol1col2col3104101270011001183022null002null100301260320134003500下面应该是我的输出typecol1col2col3result1041001270014110013118302-1682null002null1003012600320112534001213500116挑战在于必须对每一组类型的列进行计算，公式类似于prev(col2)-col1+col3我尝试在col2上使用window和lag函数来填充结果列，但它没有用。下面是我的代码part=Window()
一、JDK的安装 Spark是一个用于大数据处理的开源框架，它是用Scala编写的，而Scala是一种运行在Java虚拟机（JVM）上的编程语言，因此它依赖于Java的运行环境。所以首先需要安装JDK（JavaTMPlatformStandardEditionDevelopmentKit），并将环境变量配置好。可参考我的另一篇博客：http://t.csdnimg.cn/6Kj8w二、Spark的安装1.下载Spark 从Spark官网进行下载：ApacheSpark™-UnifiedEngineforlarge-scaledataanalytics，点击Downloa
我正在尝试使用iPython从Hive查询表。下面是我的代码的样子。sqlc=HiveContext(sc)sqlc.sql("ADDJARs3://x/y/z/jsonserde.jar")我首先创建一个新的配置单元上下文，然后尝试添加上面的jar。以下是我收到的错误消息。Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo63.sql:java.lang.ClassNotFoundException:org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe我还可以如何将此jar添加到Spark类路径？ 最佳答案
我使用的是spark2.1，脚本是pyspark。请帮我解决这个问题，因为我被困在这里了。问题陈述:根据多个列的条件创建新列输入dataframe如下FLG1FLG2FLG3TFTFTTTTF现在我需要创建一个新列作为FLG，我的条件就像FLG1==T&&(FLG2==F||FLG2==T)我的FLG必须是T否则F将dataframe视为DF下面是我试过的代码片段DF.withColumn("FLG",DF.select(when(FLG1=='T'and(FLG2=='F'orFLG2=='T','F').otherwise('T'))).show()没有工作我在未定义时获取名称请帮
在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException
我有很多这种格式的文件日志:[Windowsuser]Pâmela[Hostname]DV6000[Localtime]14:25:07[Systemtime]17:25:07[ASCWebBrowserinfo]1.1.1[LastWriteTime]07/19/201614:01[HDInfo]Volumename:,Serial:1713925408,FileSystem:NTFS,MaxComponentLength:255[NetworkInfo[Index]48[Type]1[Description]TAP-Win32AdapterOAS#6[Name]{343D77F2-
背景我最初的问题是为什么在map函数中使用DecisionTreeModel.predict会引发异常？并且与Howtogeneratetuplesof(originallable,predictedlabel)onSparkwithMLlib?有关当我们使用ScalaAPI时arecommendedway使用DecisionTreeModel获取RDD[LabeledPoint]的预测是简单地映射RDD:vallabelAndPreds=testData.map{point=>valprediction=model.predict(point.features)(point.labe
我正在为NLP处理等开发pyspark。我正在使用TextBlobPython库。通常，在独立模式下，安装外部Python库很容易。在集群模式下，我面临着在工作节点上远程安装这些库的问题。我无法访问每台工作机器以在Python路径中安装这些库。我尝试使用Sparkcontextpyfiles选项传送.zip文件...但问题是这些Python包需要安装在工作机器上。是否有不同的方法可以使这个lib-Textblob在Python路径中可用？ 最佳答案 ItriedtouseSparkcontextpyfilesoptiontoship
