这个问题在这里已经有了答案:HowtorunindependenttransformationsinparallelusingPySpark?(1个回答)关闭5年前。用例如下:我有一个大数据框，其中有一个“user_id”列(每个user_id可以出现在很多行中)。我有一个用户列表my_users我需要对其进行分析。Groupby、filter和aggregate可能是个好主意，但pyspark中包含的可用聚合函数不符合我的需要。在pysparkver中，userdefinedaggregationfunctions仍然没有得到完全支持，我决定暂时保留它..相反，我只是迭代my_use
在Spark中有一个数据框df:|--array_field:array(nullable=true)||--element:struct(containsNull=true)|||--a:string(nullable=true)|||--b:long(nullable=true)|||--c:long(nullable=true)如何将字段array_field.a重命名为array_field.a_renamed？[更新]:.withColumnRenamed()不适用于嵌套字段，所以我尝试了这个hacky和不安全的方法:#Firstaltertheschema:schema=d
我编写了一个简单的Flask应用程序来将一些数据传递给Spark。该脚本在IPythonNotebook中有效，但当我尝试在它自己的服务器中运行它时却无效。我不认为Spark上下文在脚本中运行。如何让Spark在以下示例中工作？fromflaskimportFlask,requestfrompysparkimportSparkConf,SparkContextapp=Flask(__name__)conf=SparkConf()conf.setMaster("local")conf.setAppName("SparkContext1")conf.set("spark.executor.
对于通过pyspark的Spark数据帧，我们可以使用pyspark.sql.functions.udf来创建一个用户定义函数(UDF)。我想知道我是否可以在udf()中使用Python包中的任何函数，例如numpy中的np.random.normal？ 最佳答案 假设您想将名为new的列添加到通过重复调用numpy.random.normal构造的DataFramedf中，您可以这样做:importnumpyfrompyspark.sql.functionsimportUserDefinedFunctionfrompyspark.
这是我在scala中使用toDebugString时得到的结果:scala>vala=sc.parallelize(Array(1,2,3)).distincta:org.apache.spark.rdd.RDD[Int]=MappedRDD[3]atdistinctat:12scala>a.toDebugStringres0:String=(4)MappedRDD[3]atdistinctat:12|ShuffledRDD[2]atdistinctat:12+-(4)MappedRDD[1]atdistinctat:12|ParallelCollectionRDD[0]atparal
我有一堆以复合键和值的形式存在的元组。例如，tfile.collect()=[(('id1','pd1','t1'),5.0),(('id2','pd2','t2'),6.0),(('id1','pd1','t2'),7.5),(('id1','pd1','t3'),8.1)]我想对这个集合执行类似于sql的操作，我可以在其中根据id[1..n]或pd[1..n]聚合信息。我想使用vanillapysparkapi来实现，而不是使用SQLContext。在我当前的实现中，我正在读取一堆文件并合并RDD。defreadfile():fr=range(6,23)tfile=sc.union
我的目标是在谷歌云机器学习引擎上做出预测。我在linuxubuntu16.04LT上按照Googleinstructions安装了gcloudsdk。.我已经有一个经过机器学习训练的模型。我使用python版本anacondapython3.5。我跑:gcloudml-enginelocalpredict--model-dir={MY_MODEL_DIR}--json-instances={MY_INPUT_JSON_INSTANCE}我收到消息:错误:(gcloud.ml-engine.local.predict)RuntimeError:Badmagicnumberin.pycfi
我正在尝试在AWS中使用hdfs测试spark1.6。我正在使用示例文件夹中可用的wordcountpython示例。我使用spark-submit提交作业，作业成功完成，并且也在控制台上打印结果。Web用户界面还表示已完成。然而，Spark提交永远不会终止。我已经验证上下文在字数统计示例代码中也已停止。有什么问题吗？这是我在控制台上看到的。6-05-2414:58:04,749INFO[Thread-3]handler.ContextHandler(ContextHandler.java:doStop(843))-stoppedo.s.j.s.ServletContextHandle
GoogleCloudML-engine支持部署scikit-learn的能力Pipeline对象。例如，文本分类Pipeline可能如下所示，classifier=Pipeline([('vect',CountVectorizer()),('clf',naive_bayes.MultinomialNB())])可以训练分类器，classifier.fit(train_x,train_y)然后可以将分类器上传到GoogleCloudStorage，model='model.joblib'joblib.dump(classifier,model)model_remote_path=os.
我目前正在处理DNA序列数据，但遇到了一些性能障碍。我有两个查找字典/散列(作为RDD)，以DNA“单词”(短序列)作为键，索引位置列表作为值。一个用于较短的查询序列，另一个用于数据库序列。即使是非常非常大的序列，创建表的速度也非常快。下一步，我需要将它们配对并找到“命中”(每个常用词的索引位置对)。我首先加入查找词典，速度相当快。但是，我现在需要这些对，所以我必须进行两次平面映射，一次是从查询中扩展索引列表，第二次是从数据库中扩展索引列表。这并不理想，但我看不到另一种方法。至少它表现不错。此时的输出为:(query_index,(word_length,diagonal_offset
