我有以下简单的python代码:from__future__importprint_functionimportsysfromoperatorimportaddfrompysparkimportSparkContextif__name__=="__main__":print(len(sys.argv))iflen(sys.argv)",file=sys.stderr)exit(-1)sc=SparkContext(appName="PythonWordCount")lines=sc.textFile(sys.argv[2],1)counts=lines.flatMap(lambdax:
我有rdd列表如下:['a','b','c']如何使用如下键值创建新的rdd:{0:'a',1:'b',2:'c'} 最佳答案 这很简单:>>>data=['a','b','c']>>>distData=sc.parallelize(data)>>>distData.collect()['a','b','c']>>>distData=distData.zipWithIndex()>>>distData.collect()[('a',0),('b',1),('c',2)]>>>distData=distData.map(lambda(
我正在尝试将数据框存储到外部配置单元表中。当我执行以下操作时:recordDF.write.option("path","hdfs://quickstart.cloudera:8020/user/cloudera/hadoop/hive/warehouse/VerizonProduct").saveAsTable("productstoreHTable")在本应存在表的hdfs位置，我得到了这个:-rw-r--r--3clouderacloudera02016-12-2518:58hadoop/hive/warehouse/VerizonProduct/_SUCCESS-rw-r--r
根据文档SAP_Vora_Installation_Admin_Guide_2.0_en.pdf，需要运行Hadoop/Spark集群和运行Kubernetis集群。现在我的问题是，为什么需要这个Hadoop/Spark集群？因为SAPVora可以从HDFS、WebHDFS等读取。如果您有一个Spark作业，您是否可以在Spark集群上运行它，如果它需要来自HANA/Vora的数据，它可以访问它吗？还是Vora也使用Spark集群来处理数据？因为现在看起来Spark可以使用Vora但Vora不能使用Spark(VoraUI工具，如SQL编辑器等)。因为你可以附加到Vora上的Zeppe
我有以下代码创建窗口并在窗口中聚合值。df.groupBy(window("time","30minutes"))\.agg(func.countDistinct("customer_numbers")窗口列(包含时间段的列)现在是一个具有两个日期时间的结构。[datetime1,datetime2].我的数据框是这样的:windowcustomer_numbers[2018-02-04:10:00:00,2018-02-04:10:30:00]10[2018-02-04:10:30:00,2018-02-04:11:00:00]15我希望它看起来像这样startEndcustomer
我想在sparkdataframe中转换下面的query:sqlContext.sql("SELECTd.dep_name,count(*)FROMemployeese,departmentdWHEREe.dep_id=d.dep_idGROUPBYd.dep_nameHAVINGcount(*)>=2").show输出:+---------+---+|dep_name|_c1|+---------+---+|FINANCE|3||AUDIT|5||MARKETING|6|我尝试使用以下查询:scala>finalEmployeesDf.as("df1").join(depDf.as(
这是我的函数应用规则，colmdp_codcat,mdp_idregl,usedRefchangechangesaccordingtothedatainarraybRef.defwithMdpCodcat(bRef:Broadcast[Array[RefRglSDC]])(dataFrame:DataFrame):DataFrame={varmatchRule=falsevari=0while(i示例-我的数据框:valDF=Seq(("tt","aa","bb"),("tt1","aa1","bb2"),("tt1","aa1","bb2")).toDF("t","a","b)+--
我正在使用pyspark[spark2.3.1]和Hbase1.2.1，我想知道使用pyspark访问Hbase的最佳方式是什么？我做了一些初步的搜索，发现几乎没有可用的选项，比如使用shc-core:1.1.1-2.1-s_2.11.jar这可以实现，但无论我在哪里尝试寻找一些例子，大多数地方的代码都是用Scala编写的，或者示例也是基于Scala的。我尝试在pyspark中实现基本代码:frompysparkimportSparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextdefmain():sc=SparkContext()sqlc=SQLCont
我有一个spark数据框，我需要如下所示的键值对。我特别需要键中的列名。我想使用单个映射器传递来执行此操作。原始数据集:预期键值对:(Attribute_Name,Attribute_Value,Class),1单次映射后的预期结果:预期数据集 最佳答案 这应该有帮助:importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.sql.functions.{explode,udf,typedLit}importorg.apache.spark.sql.S
是否可以将Spark2.4.3连接到远程HBase1.3.2服务器？我试过使用这个版本:https://repo.hortonworks.com/content/repositories/releases/com/hortonworks/shc-core/1.1.1-2.1-s_2.11/但似乎存在兼容性问题:java.lang.NoSuchMethodError:org.json4s.jackson.JsonMethods$.parse(Lorg/json4s/JsonInput;Z)Lorg/json4s/JsonAST$JValue;spark-submit--packagesc
