KMeans的training有几个参数,初始化模式默认为kmeans||。问题是它快速(不到10分钟)前进到前13个阶段，但随后完全挂起，没有产生错误!重现问题的最小示例(如果我使用1000点或随机初始化会成功):frompyspark.contextimportSparkContextfrompyspark.mllib.clusteringimportKMeansfrompyspark.mllib.randomimportRandomRDDsif__name__=="__main__":sc=SparkContext(appName='kmeansMinimalExample')#
从SparkDataFrame开始创建向量矩阵以进行进一步的分析处理。feature_matrix_vectors=feature_matrix1.map(lambdax:Vectors.dense(x)).cache()feature_matrix_vectors.first()输出是一个向量数组。其中一些向量中有一个空值>>>DenseVector([1.0,31.0,5.0,1935.0,24.0])...>>>DenseVector([1.0,1231.0,15.0,2008.0,null])据此我想遍历向量矩阵并创建一个LabeledPoint数组，如果向量包含null，则为
我在ApacheSpark中有一个带有整数数组的DataFrame，源是一组图像。我最终想对其进行PCA，但我无法从我的数组创建矩阵。如何从RDD创建矩阵？>imagerdd=traindf.map(lambdarow:map(float,row.image))>mat=DenseMatrix(numRows=206456,numCols=10,values=imagerdd)Traceback(mostrecentcalllast):File"",line2,inmat=DenseMatrix(numRows=206456,numCols=10,values=imagerdd)Fil
ideal—Spark新建工程新建maven工程，添加scala添加依赖pom添加依赖并下载spark-core重复步骤下载spark-sqlspark-hivespark-graphxmysql-connector-java安装完成新建SparkDemo的scalaobjectsc对象可能会出现报错，参考这位老哥的解决办法wordcount打架包执行分区新建工程新建maven工程，添加scala添加依赖去官网查询依赖pom添加依赖并下载spark-core!--https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core-->d
我想将数据导出到单独的文本文件；我可以用这个hack来做到这一点:forrinsqlContext.sql("SELECTDISTINCTFIPSFROMMY_DF").map(lambdar:r.FIPS).collect():sqlContext.sql("SELECT*FROMMY_DFWHEREFIPS='%s'"%r).rdd.saveAsTextFile('county_{}'.format(r))使用Spark1.3.1/Python数据帧的正确方法是什么？我想在一份工作中完成，而不是N(或N+1)份工作。可能是:saveAsTextFileByKey()
我刚开始使用PySpark，但在使用嵌套对象创建DataFrame时遇到了麻烦。这是我的例子。我有用户。$catuser.json{"id":1,"name":"UserA"}{"id":2,"name":"UserB"}用户有订单。$catorder.json{"id":1,"price":202.30,"userid":1}{"id":2,"price":343.99,"userid":1}{"id":3,"price":399.99,"userid":2}我喜欢加入它以获得这样一个结构，其中订单数组嵌套在用户中。$catjoin.json{"id":1,"name":"UserA
我是Spark的新手，我一直在尝试将Dataframe转换为Spark中的parquet文件，但我还没有成功。documentation说我可以使用write.parquet函数来创建文件。但是，当我运行脚本时，它显示:AttributeError:'RDD'objecthasnoattribute'write'frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","ProtobConversiontoParquet")#sparkisanexistingSparkSessiondf=sc.textFile("/temp/proto_
我正在使用PySpark和MLlib处理Spark1.3.0，我需要保存和加载我的模型。我使用这样的代码(取自官方documentation)frompyspark.mllib.recommendationimportALS,MatrixFactorizationModel,Ratingdata=sc.textFile("data/mllib/als/test.data")ratings=data.map(lambdal:l.split(',')).map(lambdal:Rating(int(l[0]),int(l[1]),float(l[2])))rank=10numIterati
我有一个spark数据框，我想按0.60、0.20、0.20的比例分为训练、验证和测试。我使用了下面的代码:defdata_split(x):globaldata_map_vard_map=data_map_var.valuedata_row=x.asDict()importrandomrand=random.uniform(0.0,1.0)ret_list=()ifrand我的原始数据框是ratings_sdf，我用它来传递进行拆分的映射器函数。如果您检查训练总和，验证和测试总和不计入拆分(原始评级)计数。这些数字在每次运行代码时都会发生变化。剩余的记录去了哪里，为什么总和不相等？
我需要从不同数据集中删除西类牙语和其他语言字符的重音。我已经根据此post中提供的代码做了一个函数删除特殊的口音。问题在于该函数运行缓慢，因为它使用了UDF。我只是想知道我是否可以提高函数的性能以在更短的时间内获得结果，因为这对小数据帧有好处，但对大数据帧不利。提前致谢。这里是代码，您将能够按照显示的方式运行它:#Importingsqltypesfrompyspark.sql.typesimportStringType,IntegerType,StructType,StructFieldfrompyspark.sql.functionsimportudf,colimportunico
