我有一个SparkDataFrame(使用PySpark1.5.1)并想添加一个新列。我尝试了以下方法但没有成功:type(randomed_hours)#=>list#CreateinPythonandtransformtoRDDnew_col=pd.DataFrame(randomed_hours,columns=['new_col'])spark_new_col=sqlContext.createDataFrame(new_col)my_df_spark.withColumn("hours",spark_new_col["new_col"])使用这个也有错误:my_df_spar
我有一个SparkDataFrame(使用PySpark1.5.1)并想添加一个新列。我尝试了以下方法但没有成功:type(randomed_hours)#=>list#CreateinPythonandtransformtoRDDnew_col=pd.DataFrame(randomed_hours,columns=['new_col'])spark_new_col=sqlContext.createDataFrame(new_col)my_df_spark.withColumn("hours",spark_new_col["new_col"])使用这个也有错误:my_df_spar
看看这个问题:Scala+Spark-Tasknotserializable:java.io.NotSerializableExceptionon.Whencallingfunctionoutsideclosureonlyonclassesnotobjects.问题:假设我的映射器可以是内部调用其他类并创建对象并在内部执行不同操作的函数(def)。(或者它们甚至可以是扩展(Foo)=>Bar的类并在它们的apply方法中进行处理-但现在让我们忽略这种情况)Spark仅支持闭包的Java序列化。有没有办法解决这个问题？我们可以使用一些东西而不是闭包来做我想做的事吗？我们可以使用Hadoo
看看这个问题:Scala+Spark-Tasknotserializable:java.io.NotSerializableExceptionon.Whencallingfunctionoutsideclosureonlyonclassesnotobjects.问题:假设我的映射器可以是内部调用其他类并创建对象并在内部执行不同操作的函数(def)。(或者它们甚至可以是扩展(Foo)=>Bar的类并在它们的apply方法中进行处理-但现在让我们忽略这种情况)Spark仅支持闭包的Java序列化。有没有办法解决这个问题？我们可以使用一些东西而不是闭包来做我想做的事吗？我们可以使用Hadoo
它在ApacheSpark文档中说“在每个Spark应用程序中，如果多个“作业”(Spark操作)由不同的线程提交，它们可能会同时运行”。有人可以解释如何为以下示例代码实现这种并发吗？SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("Simple_App");JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(conf);JavaRDDfile1=sc.textFile("/path/to/test_doc1");JavaRDDfile2=sc.textFile("/path/to/test_doc2");System.out.
它在ApacheSpark文档中说“在每个Spark应用程序中，如果多个“作业”(Spark操作)由不同的线程提交，它们可能会同时运行”。有人可以解释如何为以下示例代码实现这种并发吗？SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("Simple_App");JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(conf);JavaRDDfile1=sc.textFile("/path/to/test_doc1");JavaRDDfile2=sc.textFile("/path/to/test_doc2");System.out.
我有一个带有不同类型元素的RDD，我想通过它们的类型来计算它们，例如，下面的代码将正确起作用。scala>valrdd=sc.parallelize(List(1,2.0,"abc"))rdd:org.apache.spark.rdd.RDD[Any]=ParallelCollectionRDD[0]atparallelizeat:24scala>rdd.filter{casez:Int=>true;case_=>false}.countres0:Long=1scala>rdd.filter{casez:String=>true;case_=>false}.countres1:Long=1现在
我是spark新手，我想使用group-by和reduce从CSV中找到以下内容(一行):Department,Designation,costToCompany,StateSales,Trainee,12000,UPSales,Lead,32000,APSales,Lead,32000,LASales,Lead,32000,TNSales,Lead,32000,APSales,Lead,32000,TNSales,Lead,32000,LASales,Lead,32000,LAMarketing,Associate,18000,TNMarketing,Associate,18000,
我是spark新手，我想使用group-by和reduce从CSV中找到以下内容(一行):Department,Designation,costToCompany,StateSales,Trainee,12000,UPSales,Lead,32000,APSales,Lead,32000,LASales,Lead,32000,TNSales,Lead,32000,APSales,Lead,32000,TNSales,Lead,32000,LASales,Lead,32000,LAMarketing,Associate,18000,TNMarketing,Associate,18000,
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