我尝试在类似的现有帖子中建议的解决方案，但对我来说没有任何作用：-（越来越绝望，我决定将其作为一个新问题发布。我尝试了一个教程（下面的链接），以在ClouderaVM中使用Spark构建第一个Scala或Java应用程序。这是我的Spark-Submit命令及其输出[cloudera@quickstartsparkwordcount]$spark-submit--classcom.cloudera.sparkwordcount.SparkWordCount--masterlocal/home/cloudera/src/main/scala/com/cloudera/sparkwordcount
我在PySpark工作，我想找到一种对数据组执行线性回归的方法。特别给出这个数据框importpandasaspdpdf=pd.DataFrame({'group_id':[1,1,1,2,2,2,3,3,3,3],'x':[0,1,2,0,1,5,2,3,4,5],'y':[2,1,0,0,0.5,2.5,3,4,5,6]})df=sqlContext.createDataFrame(pdf)df.show()#+--------+-+---+#|group_id|x|y|#+--------+-+---+#|1|0|2.0|#|1|1|1.0|#|1|2|0.0|#|2|0|0.0
我正在尝试使用lxml提交POST方法表单，但出现类型错误。这是引发此错误的最小示例:>>>importlxml.html>>>page=lxml.html.parse("http://www.webcom.com/html/tutor/forms/start.shtml")>>>form=page.getroot().forms[0]>>>form.fields['your_name']='Morphit'>>>result=lxml.html.parse(lxml.html.submit_form(form))Traceback(mostrecentcalllast):File""
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
我使用ssh连接到集群，我使用将程序发送到集群spark-submit--masteryarnmyProgram.py我想将结果保存在文本文件中，我尝试使用以下行:counts.write.json("hdfs://home/myDir/text_file.txt")counts.write.csv("hdfs://home/myDir/text_file.csv")但是，它们都不起作用。程序结束，但我在myDir中找不到文本文件。你知道我该怎么做吗？另外，有没有办法直接写入我的本地机器？编辑:我发现home目录不存在，所以现在我将结果保存为:counts.write.json("hd
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)
