我按照说明安装了ApacheToreehttps://medium.com/@faizanahemad/machine-learning-with-jupyter-using-scala-scala-scala-scark-and-python-the-setup-62d05b0c7f56.但是，我没有通过使用pythonpath变量在：/USR/local/share/jupyter/kernels/apache_toree_pyspark/kernel.json。使用笔记本我可以在sys.path和os.environ['pythonpath']中看到所需的.zip，而相关的.jar在os
我正在使用以下环境:spark=2.0.0,hdp=2.5.3.0,python=2.7,yarn客户端我的PySpark代码大部分时间都运行良好。但是有时我在df.count()函数中遇到异常适合我的代码:df=spark.read.orc("${path}")df.count()出现异常的代码:df=spark.read.orc("${path}")df=df.cache()df.count()堆栈跟踪:Jobabortedduetostagefailure:Task0instage4.0failed4times,mostrecentfailure:Losttask0.3insta
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？
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.
我有一个包含两列的CSV文件id,featuresid列是一个字符串，features列是以逗号分隔的机器学习算法的特征值列表，即。“[1,4,5]”我基本上只需要在值上调用Vectors.parse()来获取vector，但我不想先转换为RDD。我想将其放入SparkDataframe，其中features列是org.apache.spark.mllib.linalg.Vector我正在使用databrickscsvapi将其读入数据框，并尝试将特征列转换为vector。有人知道如何在Java中执行此操作吗？ 最佳答案 我找到了一
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
我正在尝试使用pyspark将数据写入hdfs，如下所示:importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionsparkSession=SparkSession.builder.appName("example-pyspark-read-and-write").getOrCreate()data=[('First',1),('Second',2),('Third',3),('Fourth',4),('Fifth',5)]df=sparkSession.createDataFrame(data)df.write.csv("hdfs://:9000/
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我对Hive的理解是它提供了一种使用SQL命令查询HDFS的方法。好的，但还有Spark。Spark拥有所有RDD类方法，这些方法完全有能力，但我更喜欢SQL。输入SparkSQL。所以现在我可以使用SparkSQL通过SQL查询我的数据库，为什么Hive会出现？文档说:enableHiveSupport():EnablesHivesupport,includingconnectivity
