我正在处理一些奇怪的错误消息，我认为归结为内存问题，但我很难确定它并且可以使用专家的一些指导。我有一个2机Spark(1.0.1)集群。两台机器都是8核；一个有16GB内存，另一个32GB(主内存)。我的应用程序涉及计算图像中的成对像素亲和性，尽管到目前为止我测试过的图像只有1920x1200大和16x16小。我确实必须更改一些内存和并行设置，否则我会收到明确的OutOfMemoryExceptions。在spark-default.conf中:spark.executor.memory14gspark.default.parallelism32spark.akka.frameSize
我正在尝试通过将SparkDataFrame映射到RDD然后再映射回DataFrame来清理它。这是一个玩具示例:defreplace_values(row,sub_rules):d=row.asDict()forcol,old_val,new_valinsub_rules:ifd[col]==old_val:d[col]=new_valreturnRow(**d)ex=sc.parallelize([{'name':'Alice','age':1},{'name':'Bob','age':2}])ex=sqlContext.createDataFrame(ex)(ex.map(lam
（一）checkpoint介绍checkpoint，是Spark提供的一个比较高级的功能。有时候，我们的Spark任务，比较复杂，从初始化RDD开始，到最后整个任务完成，有比较多的步骤，比如超过10个transformation算子。而且，整个任务运行的时间也特别长，比如通常要运行1~2个小时。在这种情况下，就比较适合使用checkpoint功能了。因为对于特别复杂的Spark任务，有很高的风险会出现某个要反复使用的RDD因为节点的故障导致丢失，虽然之前持久化过，但是还是导致数据丢失了。那么也就是说，出现失败的时候，没有容错机制，所以当后面的transformation算子，又要使用到该RDD
我想将RDD转换为DataFrame并想缓存RDD的结果:frompyspark.sqlimport*frompyspark.sql.typesimport*importpyspark.sql.functionsasfnschema=StructType([StructField('t',DoubleType()),StructField('value',DoubleType())])df=spark.createDataFrame(sc.parallelize([Row(t=float(i/10),value=float(i*i))foriinrange(1000)],4),#.ca
我尝试了一个简单的例子:data=sqlContext.read.format("csv").option("header","true").option("inferSchema","true").load("/databricks-datasets/samples/population-vs-price/data_geo.csv")data.cache()#Cachedataforfasterreusedata=data.dropna()#droprowswithmissingvaluesdata=data.select("2014Populationestimate","2015
对于推荐系统，我需要计算整个SparkDataFrame的所有列之间的余弦相似度。在Pandas中，我曾经这样做过:importsklearn.metricsasmetricsimportpandasaspddf=pd.DataFrame(...somedataframeoverhere:D...)metrics.pairwise.cosine_similarity(df.T,df.T)生成列之间的相似度矩阵(因为我使用了转置)有什么方法可以在Spark(Python)中做同样的事情吗？(我需要将其应用于由数千万行和数千列组成的矩阵，所以这就是我需要在Spark中执行的原因)
我正在尝试安装apachespark以在我的Windows机器上本地运行。我已按照此处的所有说明进行操作https://medium.com/@loldja/installing-apache-spark-pyspark-the-missing-quick-start-guide-for-windows-ad81702ba62d.安装完成后，我可以成功启动pyspark，并执行如下命令textFile=sc.textFile("README.md")然后当我执行对文本文件进行操作的命令时，例如textFile.first()Spark给我错误“worker无法连接回来”，我可以在来自w
我正在Spark中创建Row对象。我不希望我的字段按字母顺序排列。但是，如果我执行以下操作，它们将按字母顺序排列。row=Row(foo=1,bar=2)然后它创建一个如下所示的对象:Row(bar=2,foo=1)然后，当我在此对象上创建一个数据框时，列顺序将首先是bar，然后是foo，而我更愿意采用相反的顺序。我知道我可以使用“_1”和“_2”(分别代表“foo”和“bar”)，然后分配一个架构(具有适当的“foo”和“bar”名称)。但是有什么方法可以防止Row对象对它们进行排序吗？ 最佳答案 Spark>=3.0字段排序已被
说明:本篇将详细介绍用二进制安装包部署hadoop等组件，注意事项，各组件的使用，常用的一些命令，以及在部署中遇到的问题解决思路等等，都将详细介绍。1.环境说明1.1ip规划iphostname192.168.1.11node1192.168.1.12node2192.168.1.13node31.2系统配置1.2.1系统版本[root@localhost~]#cat/etc/redhat-releaseCentOSLinuxrelease7.9.2009(Core)1.2.2内存建议最少4g、2cpu、50G以上的磁盘容量[root@localhost~]#free-htotalusedfr
我只想保留在第二个表中引用了部门ID的员工。EmployeetableLastNameDepartmentIDRafferty31Jones33Heisenberg33Robinson34Smith34DepartmenttableDepartmentID3133我已经尝试了以下不起作用的代码:employee=[['Raffery',31],['Jones',33],['Heisenberg',33],['Robinson',34],['Smith',34]]department=[31,33]employee=sc.parallelize(employee)department=s
