frompysparkimportSparkConf,SparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextconf=SparkConf().setAppName("Test").set("spark.driver.memory","1g")sc=SparkContext(conf=conf)sqlContext=SQLContext(sc)results=sqlContext.sql("/home/ubuntu/workload/queryXX.sql")当我使用以下命令执行此命令时:pythontest.py它给我一个错误。y4j.protocol.
我有一个看起来像这样的数据框dScTranAmount1:10002179.642:10002179.643:1000210.164:10002211.655:1000220.366:1000220.477:1000250.178:1000370.279:1000560.2710:1000630.1311:1000790.1312:1000910.1513:1001010.2214:1001080.1415:1001090.04现在我想创建第三列，其中包含每个TranAmount的z分数，这将是(TranAmount-mean(TranAmount))/StdDev(TranAmoun
我正在读取如下数据集。f=sc.textFile("s3://test/abc.csv")我的文件包含50多个字段，我想为每个字段分配列标题，以便稍后在我的脚本中引用。我如何在PySpark中执行此操作？DataFrame是去这里的方法吗？PS-Spark新手。 最佳答案 这个问题的解决方案实际上取决于您运行的Spark版本。假设您使用的是Spark2.0+，那么您可以将CSV作为DataFrame读取并使用toDF添加列，这对于将RDD转换为DataFrame或将列添加到现有数据帧非常有用。filename="/path/to/f
我创建了一个具有以下架构的数据框:In[43]:yelp_df.printSchema()root|--business_id:string(nullable=true)|--cool:integer(nullable=true)|--date:string(nullable=true)|--funny:integer(nullable=true)|--id:string(nullable=true)|--stars:integer(nullable=true)|--text:string(nullable=true)|--type:string(nullable=true)|--us
尝试在我的RDD中启动一个类时，我遇到了一些属性查找问题。我的工作流程:1-从一个RDD开始2-取RDD的每一个元素，为每一个初始化一个对象3-Reduce(后面我会写一个方法来定义reduce操作)这是#2:>classtest(object):def__init__(self,a,b):self.total=a+b>a=sc.parallelize([(True,False),(False,False)])>a.map(lambda(x,y):test(x,y))这是我得到的错误:PicklingError:Can'tpicklemain.test'>:attributelooku
想知道是否有内置的Spark功能可以将1-、2-、n-gram特征组合到一个词汇表中。在NGram中设置n=2，然后调用CountVectorizer会生成仅包含2-gram的字典。我真正想要的是将所有频繁的1-gram、2-gram等组合到我的语料库的一个字典中。 最佳答案 您可以训练单独的NGram和CountVectorizer模型并使用VectorAssembler进行合并。frompyspark.ml.featureimportNGram,CountVectorizer,VectorAssemblerfrompyspark
我正在尝试使用数据框中的列制作直方图，看起来像DataFrame[C0:int,C1:int,...]如果我要用C1列制作直方图，我应该怎么做？我尝试过的一些事情是df.groupBy("C1").count().histogram()df.C1.countByValue()由于数据类型不匹配而不起作用。 最佳答案 pyspark_dist_explore@ChrisvandenBerg提到的包非常好。如果您不想添加额外的依赖项，您可以使用这段代码绘制一个简单的直方图。importmatplotlib.pyplotasplt#Sho
我们有一个hive仓库，想用spark做各种任务(主要是分类)。有时将结果写回配置单元表。例如，我们编写了以下python函数来查找original_table第二列的总和，按original_table第一列分组。该函数有效，但我们担心它效率低下，尤其是转换为键值对的映射和字典版本。combiner、mergeValue、mergeCombiner函数在别处定义，但工作正常。frompysparkimportHiveContextrdd=HiveContext(sc).sql('fromoriginal_tableselect*')#converttokey-valuepairske
我刚刚在Windows7机器上构建了Spark(使用sbt)并且正在浏览quickstart。调用first()时Spark作业失败。我是Java的新手，并不清楚错误堆栈跟踪向我显示了什么，尽管它似乎与java.net.SocketException给定的消息传递有关。注意我没有使用Hadoop安装。另请注意，在Scala中运行此示例时，没有任何错误。环境:Windows7Spark1.2.1pythonPython2.7.8斯卡拉2.10.4sbt0.13.7jdk1.7.0.75In[2]:path=u'C:\\Users\\striji\\Documents\\Personal\
下载spark1.5.0预构建并通过pyspark运行这个简单的代码frompyspark.sqlimportRowl=[('Alice',1)]sqlContext.createDataFrame(l).collect产量错误:15/09/3006:48:48INFODatastore:Theclass"org.apache.hadoop.hive.metastore.model.MResourceUri"istaggedas"embedded-only"sodoesnothaveitsowndatastoretable.Traceback(mostrecentcalllast):F
