我正在尝试在pyspark中加入2个数据帧。我的问题是我希望我的“InnerJoin”能够通过，而不管NULL。我可以看到，在Scala中，我有的替代项。但是，在pyspark中不起作用。userLeft=sc.parallelize([Row(id=u'1',first_name=u'Steve',last_name=u'Kent',email=u's.kent@email.com'),Row(id=u'2',first_name=u'Margaret',last_name=u'Peace',email=u'marge.peace@email.com'),Row(id=u'3',fi
在pypspark中，我可以获得从ES返回的数据的唯一方法是保留es.query默认值。这是为什么？es_query={"match":{"key":"value"}}es_conf={"es.nodes":"localhost","es.resource":"index/type","es.query":json.dumps(es_query)}rdd=sc.newAPIHadoopRDD(inputFormatClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.EsInputFormat",keyClass="org.apache.hadoop.io.NullWr
我已经在Ubuntu17.04上安装了Hadoop2.7.3和pyspark2.2.0。Hadoop和Pyspark似乎都可以独立运行。但是，我没有设法从Pyspark中的HDFS获取文件。当我尝试从HDFS获取文件时，出现以下错误:https://imgur.com/j6Dy2u7我在另一篇文章中看到，需要设置环境变量HADOOP_CONF_DIR才能访问HDFS。我也这样做了(见下一个屏幕截图)，但随后出现另一个错误，Pyspark不再工作。https://imgur.com/AMpJ6TB如果我删除环境变量，一切都像以前一样。如何解决在Pyspark中从HDFS打开文件的问题？我
这是我要运行的代码。我已经为spark、hadoop、java和python设置了路径。使用Java8、Spark2.2.1和hadoop2.7.5。importrandomfrompysparkimportSparkContext,SparkConfconf=SparkConf().setAppName('MyFirstStandaloneApp')sc=SparkContext(conf=conf)NUM_SAMPLES=20definside(p):x,y=random.random(),random.random()returnx*x+y*y我收到的错误在这里:Tracebac
我在pyspark和mongoDB之间建立简单的“helloworld”连接时遇到了问题(参见我正在尝试模拟的示例https://github.com/mongodb/mongo-hadoop/tree/master/spark/src/main/python)。有人可以帮我理解并解决这个问题吗？详细信息:我可以使用下面看到的--jars--conf--py-files成功运行pysparkshell，然后导入pymongo_spark，最后连接到数据库；但是，当我尝试打印“helloworld”时，由于permissiondenied'/home/.cache'问题，python无法
想要将spark数据帧写入现有的parquethive表。我可以使用df.write.mode("append").insertIto("myexistinghivetable")来完成，但是如果我检查文件系统，我可以看到spark文件以.c000扩展名登陆.那些文件是什么意思？以及如何将dataframe写入parquethive表。 最佳答案 我们可以使用df.write.partitionBy("mypartitioncols").format("parquet").mode(SaveMode.Append).saveAsTa
我的MongoDB和Spark在Zeppelin上运行，它们共享相同的HDFS。MongoDB生成一个存储在同一个HDFS中的.wt数据库。我想将MongoDB生成的数据库集合从HDFS加载到SparkDataFrame中。是否可以将数据库直接从HDFS作为DataFrame加载到spark中？还是我需要使用MongoDBSpark连接器？ 最佳答案 我不建议阅读或修改内部WiredTigerStorageEngine's*.wt文件。首先，这些内部文件可能会在没有通知的情况下更改(不是面向公众的API)，而且对这些文件的任何意外修
我需要将代码从PySpark1.3移植到2.3(也仅在Python2.7上)并且我在rdd上有以下映射转换:importcPickleaspickleimportbase64path="my_filename"my_rdd="rddwithdata"#pyspark.rdd.PipelinedRDD()#savingRDDtoafilebutfirstencodingeverythingmy_rdd.map(lambdaline:base64.b64encode(pickle.dumps(line))).saveAsTextFile(path)#anothermy_rdd.mapdoi
我是Hadoop/Spark/Hive新手!我创建了一个在本地运行的单节点Linux(Ubuntu18.04.1LTS)虚拟机；Hadoop3.1.0；星火:Spark2.3.1，hive:Hive-3.0.0我的Hive使用标准的DerbyDB，我可以通过终端访问Hive并创建数据库和表，然后查询这些表。我的metastore_db位于~/hivemetastore/metastore_db我还创建了以下内容:hadoopfs-mkdir-p/user/hive/仓库hadoopfs-mkdir-p/tmp/hive(注意-我在$HIVE_HOME/conf或$SPARK_HOME/
假设我有一些数据都在同一个分区上(我之前在数据帧上执行了.coalesce(1))。我现在想对数据进行分组并对其进行聚合。如果我在数据框上使用.groupBy，这些组会被放置到不同的节点上吗？如果这是真的，我想避免这种情况，因为我想对这些组执行这些计算而不需要过多改组。 最佳答案 首先，coalesce(1)并不能保证你的所有数据都在一个节点中，要确保你必须使用repartition(1)，这将迫使您将所有数据统一在一个节点中。coalesce仅对同一节点中的分区进行分组，因此如果您的数据分布在5个节点中(每个节点中有多个分区)，它
