我找到了类似的主题:UnderstandingSpark'scaching但这仍然不是我的问题。让我们考虑以下代码片段:选项A:rdd1=sc.textFile()rdd1.cache()rdd2=rdd1.map().partionBy()rdd3=rdd1.reduceBy().map()rdd2.cache()rdd1.unpersist()data=rdd2.collect()选项B:rdd1=sc.textFile()rdd1.cache()rdd2=rdd1.map().partionBy()rdd3=rdd1.reduceBy().map()rdd2.cache()dat
我正在尝试从PysparkDataframe中选择嵌套的ArrayType。我只想从此数据框中选择项目列。我不知道我在这里做错了什么。XML:ABCXYZ305,RamCHowkPuneINClothingBrand:CKSize:L6208数据框架构。root|--_orderid:string(nullable=true)|--items:struct(nullable=true)||--item:array(nullable=true)|||--element:struct(containsNull=true)||||--notes:struct(nullable=true)||
我试图让Spark在Windows10上运行，但我总是遇到错误。我已经彻底研究过，但仍然遇到问题，这是我所做的:已安装JDK1.8。(工作正常)已安装Anaconda3(工作正常)解压Spark2.3.1从here下载了winutils.exe并将它放在.\Hadoop\bin\中(除了这个文件之外，Hadoop文件夹的其余部分是空的——有人告诉我我不需要Hadoop)设置环境变量如下:用户变量:PATH=.\Continuum\anaconda3系统变量:JAVA_HOME=.\Java\jdk1.8.0_161HADOOP_HOME=.\HadoopPYSPARK_DRIVER_P
我目前正在使用Python将CSV数据批量加载到HBase表中，目前我在使用saveAsNewAPIHadoopFile编写适当的HFile时遇到了问题我的代码目前如下所示:defcsv_to_key_value(row):cols=row.split(",")result=((cols[0],[cols[0],"f1","c1",cols[1]]),(cols[0],[cols[0],"f2","c2",cols[2]]),(cols[0],[cols[0],"f3","c3",cols[3]]))returnresultdefbulk_load(rdd):conf={#Ommitt
我的问题是我的pyspark作业没有并行运行。代码和数据格式:我的PySpark看起来像这样(显然是经过简化的):classTheThing:def__init__(self,dInputData,lDataInstance):#...defdoes_the_thing(self):"""About0.01secondscalculationtimeperrow"""#...returnlProcessedData#containsinputdatapre-processedfromotherRDDs#donelikethisbecauseoneRDDcannotworkwithoth
我正在尝试解决一个类似于thispost的问题.我的原始数据是一个文本文件，其中包含多个传感器的值(观测值)。每个观察都带有时间戳，但传感器名称只给出一次，而不是在每一行中给出。但是一个文件中有多个传感器。TimeMHist::852-YF-0072016-05-1000:00:0002016-05-0923:59:0002016-05-0923:58:0002016-05-0923:57:0002016-05-0923:56:0002016-05-0923:55:0002016-05-0923:54:0002016-05-0923:53:0002016-05-0923:52:0002
我在docker容器中使用hadoop集群(我正在使用覆盖网络)我在同一个主机上有2个容器(master和slave2)另一个在不同的主机(slave1)容器可以访问仅由它们使用的本地网络10.0.0.0master和slave2容器还可以访问与主机172.18.0.0共享的另一个网络Slave1可以访问与其主机共享的不同网络172.18.0.0两台主机中的网络172.18.0.0是独立的。所以恢复每个容器都有两个ip地址master:10.0.0.2和172.18.0.2salve2:10.0.0.3和172.18.0.3药膏3；10.0.0.4和172.18.0.2树容器必须通过1
我已经实现了一个SparkStreaming作业，它将过去6个月收到的事件流式传输到HDFS。它在HDFS中创建许多小文件，我希望它们的每个文件大小为HDFS的128MB(block大小)。如果我使用追加模式，所有数据都将写入一个parquet文件。如何配置Spark为每128MB数据创建一个新的HDFSparquet文件？ 最佳答案 Spark会在写入之前在对象上写入与分区一样多的文件。这可能真的很低效。要减少部分文件的总数，试试这个，它会检查对象的总字节大小并将其重新调整为+1最佳大小。importorg.apache.spar
你好，我有示例代码:forcolumninposition:myData=dataSplit.map(lambdaarr:(arr[column]))\.map(lambdaline:line.split(','))\.map(lambdafields:("Column",fields[0]))\.map(lambda(column,value):value)\.filter(lambdaline:filterWithAccum(line))\.map(lambda(value):float(value))\.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)r
我想减少每个reducer的记录数，并将结果变量保留为rdd使用takeSample似乎是显而易见的选择，但是，它返回一个collection而不是SparkContext对象。我想到了这个方法:rdd=rdd.zipWithIndex().filter(lambdax:x[1]但是，这种方法很慢，效率不高。有没有更聪明的方法来获取小样本并保持数据结构为rdd？ 最佳答案 如果您想要一个小示例子集并且不能对数据做任何额外的假设，那么take结合parallelize可能是最佳解决方案:sc.parallelize(rdd.take(
