在我的理解中,列格式更适合于MapReduce任务。即使对于某些列的选择,columnar也能很好地工作,因为我们不必将其他列加载到内存中。
但是在Spark3.0中,我看到在查询计划中应用了这个ColumnarToRow操作,根据我从可以理解的,查询计划将数据转换为行格式。
它如何比柱状表示更有效,管理该规则应用的洞察力是什么?
对于下面的代码,我附加了查询计划。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [i for i in range(2000)],
'b': [i for i in re
我需要对大小为100亿行的三列表t (s,p,o)运行200万次查询。每一列的数据类型为字符串。
只有两种类型的查询:
select s p o from t where s = param
select s p o from t where o = param
如果我将表存储在Postgresql数据库中,则使用Java ThreadPoolExecutor需要6个小时。
你认为Spark能更快地处理查询吗?最好的策略是什么?以下是我的想法:
将表加载到一个dataframe中,并启动对dataframe的查询。
将表加载到parquet数据库中,并对该数据库启动查询
我有一个具有1100万行和10列的DataFrame。每一列都是一个元素列表(可以是一个空列表,也可以是一个包含最多5个元素的列表)。假设我有另一个包含100000个元素的lsit,我只想过滤DataFrame中的那些行,对于这些行,给定的列(比如columnA)包含了我的100000个元素的大列表中的任何元素。这是我目前的代码:
df = df[df["columnA"].apply(lambda x: any(value in valuesList for value in x))]
但是计算它需要花费大量的时间。我怎样才能加快代码的速度?
我有一张桌子 DEST_COUNTRY_NAME ORIGIN_COUNTRY_NAME count
United States Romania 15
United States Croatia 1
United States Ireland 344 我把上面的代码转换成了DataFrame val flightData2015 = spark
.read
.option("inferSchema", "true")//infers the input schema automatically from data
.option("he
我在Scala上创建一个Session,它将大量数据从MongoDB中提取到DataFrame中。每当我试图只显示该DataFrame的一列时,就会得到以下错误:
(run-main-0) java.lang.IllegalStateException: SparkContext has been shutdown
我已经尝试将数据的大小缩小到只有10行,但是仍然会出现相同的错误。最终目标是将"Rev“列中的所有值求和并作为变量返回,但首先需要克服这个问题。
下面是我的代码片段,其中URI
val sparkMongo = SparkSession.builder() // Creat
我们一直在使用Spark (Spark2.0)来处理在Cassandra.Note中建模的数据,这些数据是在Cassandra中建模的,以实现高效的读写。
不过,现在也有Spark,即Spark,它也是另一种数据访问方法-- DataFrame 。
使用Spark,我们使用CQL使用Datastax驱动程序API访问Cassandra ,类似于
val resultSets = new util.ArrayList[Row]()
val resultSet = CassandraConnector(SparkReader.conf).withSessionDo[ResultSet] { ses