原始数据集为:#(numbersofrating,title,avg_rating)newRDD=[(3,'monster',4),(4,'minions3D',5),....]我想在newRDD中选择topNavg_ratings。我使用下面的代码，它有一个错误。selectnewRDD=(newRDD.map(x,key=lambdax:x[2]).sortBy(......))TypeError:map()takesnokeywordarguments预期的数据应该是:#(numbersofrating,title,avg_rating)selectnewRDD=[(4,'min
所以我使用以下代码将sparkRDD保存到S3存储桶。有没有办法压缩(gz格式)并保存而不是将其另存为文本文件。help_data.repartition(5).saveAsTextFile("s3://help-test/logs/help") 最佳答案 saveAsTextFile方法采用一个可选参数，该参数指定压缩编解码器类:help_data.repartition(5).saveAsTextFile(path="s3://help-test/logs/help",compressionCodecClass="org.apa
我正在使用cassandra2.0.3，我想使用pyspark(ApacheSparkPythonAPI)从cassandra数据创建一个RDD对象。请注意:我不想导入CQL，然后从pysparkAPI进行CQL查询，而是想创建一个RDD，我想在其上进行一些转换。我知道这可以在Scala中完成，但我无法找出如何从pyspark中完成。如果有人能指导我，我将不胜感激。 最佳答案 可能与您不再相关，但我一直在寻找相同的东西，但找不到任何让我满意的东西。所以我做了一些工作:https://github.com/TargetHolding/
从SparkDataFrame开始创建向量矩阵以进行进一步的分析处理。feature_matrix_vectors=feature_matrix1.map(lambdax:Vectors.dense(x)).cache()feature_matrix_vectors.first()输出是一个向量数组。其中一些向量中有一个空值>>>DenseVector([1.0,31.0,5.0,1935.0,24.0])...>>>DenseVector([1.0,1231.0,15.0,2008.0,null])据此我想遍历向量矩阵并创建一个LabeledPoint数组，如果向量包含null，则为
我在Spark中将模型实现为python类，但每次我尝试将类方法映射到RDD时都会失败。我的实际代码更复杂，但这个简化版本捕获了问题的核心:classmodel(object):def__init__(self):self.data=sc.textFile('path/to/data.csv')#othermiscsetupdefrun_model(self):self.data=self.data.map(self.transformation_function)deftransformation_function(self,row):row=row.split(',')return
我有一个RDD，我通过加载一个文本文件并对其进行预处理来创建它。我不想收集它并将其保存到磁盘或内存(整个数据)，而是想将它传递给python中的其他函数，这些函数一个接一个地使用可迭代的数据。这怎么可能？data=sc.textFile('file.txt').map(lambdax:some_func(x))an_iterable=data.##whatshouldIdoheretomakeitgivemeoneelementatatime?defmodel1(an_iterable):foriinan_iterable:do_that(i)model(an_iterable)
您将如何使用Python在Spark中执行基本连接？在R中，您可以使用merg()来执行此操作。在spark上使用python的语法是什么:内部连接左外连接交叉连接有两个表(RDD)，每个表都有一个列，每个表都有一个公共(public)键。RDD(1):(key,U)RDD(2):(key,V)我认为内部联接是这样的:rdd1.join(rdd2).map(case(key,u,v)=>(key,ls++rs));是吗？我在互联网上搜索过，找不到一个很好的连接示例。提前致谢。 最佳答案 可以使用PairRDDFunctions或Sp
我有一个结果RDDlabelsAndPredictions=testData.map(lambdalp:lp.label).zip(predictions)。这具有以下格式的输出:[(0.0,0.08482142857142858),(0.0,0.11442786069651742),.....]我想要的是创建一个CSV文件，其中一列用于labels(上述输出中元组的第一部分)，一列用于predictions(第二部分元组输出)。但我不知道如何使用Python在Spark中写入CSV文件。如何使用上述输出创建CSV文件？ 最佳答案
我有一些以下格式的数据(RDD或SparkDataFrame):frompyspark.sqlimportSQLContextsqlContext=SQLContext(sc)rdd=sc.parallelize([('X01',41,'US',3),('X01',41,'UK',1),('X01',41,'CA',2),('X02',72,'US',4),('X02',72,'UK',6),('X02',72,'CA',7),('X02',72,'XX',8)])#converttoaSparkDataFrameschema=StructType([StructField('ID',
Spark综合大作业：RDD编程初级实践实验配置：操作系统：Ubuntu16.04|环境：Spark版本：2.4.0|软件：Python版本：3.4.3。文章目录一、实验目的二、实验平台三、实验内容和要求1、pyspark交互式编程2.编写独立应用程序实现数据去重3.编写独立应用程序实现求平均值问题四、环境介绍五、实验步骤2、编写独立应用程序实现数据去重3、编写独立应用程序实现求平均值问题六、经验总结七、参考文献一、实验目的（1）熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作；（2）熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法。二、实验平台本次大作业的实验是操作系统：Ubuntu16.04，Spark
