当我循环处理拼图文件和几个后处理函数时,我一直在试图弄清楚如何防止Spark因为内存问题而崩溃。很抱歉出现了大量的文本,但这并不是一个特定的bug (我使用的是PySpark)。如果这破坏了正确的堆栈溢出形式,我深表歉意!
基本伪码为:
#fileNums are the file name partitions in the parquet file
#I read each one in as a separate file from its "=" subdirectory
for counter in fileNums:
sparkDataFrame = sqlC
我正在使用Pyspark版本1.6处理Pyspark数据帧。在将此数据框导出到.CSV文件之前,我需要根据特定条件对特定列使用LIKE和OR运算符过滤数据。为了向您介绍我到目前为止所做的工作,我从多个.JSON文件创建了初始数据帧。此数据框已子集,因此仅包含所需的列。然后创建了一个sqlContext临时表。到目前为止,我已经尝试了两种不同的方法,使用sqlContext和使用Pyspark方法。
sqlContext方法:
df_filtered = sqlContext.sql("SELECT * from df WHERE text LIKE '#abc' OR
当我使用JFreeChart从我的数据库中检索数据以添加到图表时,我得到了错误:
java.sql.Timestamp cannot be cast to java.sql.Date
我有四列,前三列是使用case正确检索的,但在浏览最后一列时,它转到了正确的case:
case Types.TIMESTAMP: {
但是错误发生在这一部分:
Date date = (Date) resultSet.getObject(column);
数据库中的数据格式如下(HH、MM、SS)。
编辑-还想添加此类包含在JFreeCharts API中- JDBCCategoryDataset.java
我有一个python/pyspark格式的数据框,其中包含列id、time、city、zip等......
现在,我向该数据框添加了一个新的列name。
现在,我必须以这样的方式排列列:name列在id之后
我已经做了如下工作
change_cols = ['id', 'name']
cols = ([col for col in change_cols if col in df]
+ [col for col in df if col not in change_cols])
df = df[cols]
我得到了这个错误
pyspark.
我正在使用spark版本2.2.0和Python2.7,我正在使用pyspark连接BigSQL,并试图检索数据。以下是我使用的代码
import cPickle as cpick
import numpy as np
import pandas as pd
import time
import sys
from pyspark.sql.session import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
spark_train_df = spark.read.jdbc("jdbc:db2://BigSQL U
我正尝试在Pyspark的数据框中创建一个名为load_time_stamp的新列,它应该只包含截止到几秒的日期和时间,而不应该包含毫秒。
我已经写了下面的代码来做同样的事情,但是在这个过程中,一个新的列是用null值创建的,而不是我期望的时间戳值。
from pyspark.sql import functions as F
x.withColumn("load_time_stamp", F.to_timestamp(F.substring(F.current_timestamp(), 0, 19), "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss
我试图在一个只有22MB的示例文档上运行K-means with Spark,但我得到了一个Java堆空间错误。有什么想法吗?它在clusters行上失败。
示例数据和代码在我的上
# run in ipython spark shell, IPYTHON=1 pyspark
from pyspark import SparkContext
from pyspark.mllib.feature import HashingTF
from pyspark.mllib.clustering import KMeans, KMeansModel
from numpy import array
fr
我希望在我的数据帧tfIdfFr中插入一个名为"ref"的列,其中包含一个类型为pyspark.ml.linalg.SparseVector的常量。 当我尝试这个的时候 ref = tfidfTest.select("features").collect()[0].features # the reference
tfIdfFr.withColumn("ref", ref).select("ref", "features").show() 我得到这个错误AssertionError: col should be
我正在尝试检查pyspark dataframe中的条件,并将值添加到如下所示的列中:
DF:
cd id Location
A A A
A AA A
A AAA
A B B
A BB B
A BBB
预期输出:
cd id Location
A A A
A AA A
A AAA New_Loc
A B B
A BB B
A BBB New_Loc
我尝试使用下面的pyspark转换来填充
df