在下面的示例中，df.a==1谓词返回正确的结果，但是df.a==None在应该返回1时返回0。l=[[1],[1],[2],[2],[None]]df=sc.parallelize(l).toDF(['a'])df#DataFrame[a:bigint]df.collect()#[Row(a=1),Row(a=1),Row(a=2),Row(a=2),Row(a=None)]df.where(df.a==1).count()#2Ldf.where(df.a==None).count()#0L使用星火1.3.1 最佳答案 您可以使用
我是Spark的新手，正在尝试用Python理解Spark的概念。在使用Python为Spark开发应用程序时，我对以并行方式处理数据的方式感到有点困惑。1。每个人都说我不需要担心在处理封装在RDD变量中的数据时会涉及到哪个节点和多少个节点。因此，根据我的最佳理解，我相信Spark集群会对以下代码执行的操作:a=sc.textFile(filename)b=a.filter(lambdax:len(x)>0andx.split("\t").count("9999-12-31")==0)c=b.collect()可以描述为以下步骤:(1)变量a会被保存为一个RDD变量，包含预期的txt文
我收到内存泄漏警告，理想情况下这是一个Spark错误，直到1.6版本并已解决。模式:独立集成开发环境:PyCharm星火版本:2.3Python版本:3.6下面是堆栈跟踪-2018-05-2515:00:05WARNExecutor:66-Managedmemoryleakdetected;size=262144bytes,TID=31482018-05-2515:00:05WARNExecutor:66-Managedmemoryleakdetected;size=262144bytes,TID=31522018-05-2515:00:05WARNExecutor:66-Manage
我正在寻找使用lime'sexplainer在pyspark的udf中。我以前训练过表格解释器，并按照link中的建议将其存储为dill模型loaded_explainer=dill.load(open('location_to_explainer','rb'))deflime_explainer(*cols):selected_cols=np.array([valueforvalueincols])exp=loaded_explainer.explain_instance(selected_cols,loaded_model.predict_proba,num_features=10
我有一个sparkpython应用程序，由于超出内存限制而被yarn杀死。我有一个步骤涉及加载一些有点重的资源(500+MB)，所以我使用的是mapPartitions。基本上:defprocess_and_output(partition):resources=load_resources()forrecordinpartition:yieldtransform_record(resources,record)input=sc.textFile(input_location)processed=input.mapPartitions(process_and_output)proces
我在ApacheSpark中训练了一个分类模型(使用pyspark)。我将模型存储在对象LogisticRegressionModel中。现在，我想对新数据进行预测。我想存储模型，并将其读回新程序以进行预测。知道如何存储模型吗？我在考虑pickle，但我是python和Spark的新手，所以我想听听社区的想法。 最佳答案 您可以使用savemethod保存您的模型mllib模型。#letlrmbeaLogisticRegressionModellrm.save(sc,"lrm_model.model")存储后，您可以将其加载到另一个
我使用python中的什么.map()函数从spark数据帧创建一组labeledPoints？如果标签/结果不是第一列，但我可以引用其列名“状态”，那么符号是什么？我使用这个.map()函数创建Python数据框:defparsePoint(line):listmp=list(line.split('\t'))dataframe=pd.DataFrame(pd.get_dummies(listmp[1:]).sum()).transpose()dataframe.insert(0,'status',dataframe['accepted'])if'NULL'indataframe.c
这个问题在这里已经有了答案:ReadwholetextfilesfromacompressioninSpark(2个答案)关闭4年前。我有多个zip文件，其中包含两种类型的文件(A.csv和B.csv)/data/jan.zip-->包含A.csv&B.csv/data/feb.zip-->包含A.csv&B.csv我想使用pyspark读取所有zip文件中所有A.csv文件的内容。textFile=sc.textFile("hdfs:///data/*.zip")谁能告诉我如何将A.csv文件的内容放入RDD中？
我有一个本地创建的.egg包，它依赖于boto==2.38.0。我使用setuptools来创建构建分发。一切都在我自己的本地环境中工作，因为它从PiP正确获取boto。但是，在databricks上，当我将库附加到集群时，它不会自动获取依赖项。我现在真的挣扎了几天试图在数据block上加载时自动安装依赖项，我使用setuptools;'install_requires=['boto==2.38.0']'是相关字段。当我在databricks服务器上直接从PyPi安装boto时(所以不依赖于install_requires字段正常工作)然后调用我自己的.egg，它确实识别boto是一个
根据python'sGIL我们不能在CPU绑定(bind)进程中使用线程，所以我的问题是ApacheSpark如何在多核环境中使用python？ 最佳答案 多线程python问题与ApacheSpark内部结构分开。Spark上的并行性在JVM内部处理。原因是在Python驱动程序中，SparkContext使用Py4J启动JVM并创建JavaSparkContext。Py4J仅在驱动程序上用于Python和JavaSparkContext对象之间的本地通信；大数据传输通过不同的机制执行。Python中的RDD转换映射到Java中P
