我正在尝试运行中给出的Spark / Python的Logistic回归示例,并且已经成功地使用了Spark1.6和Python2.7。
现在我必须将它移到Spark2.1和Python3.5( 3.6是不兼容的),我正在使用Ubuntu16.04中的木星笔记本
这段代码工作正常
# Evaluate the model on training data
labelsAndPreds = modelInput.map(lambda p: (p.label, LRmodel.predict(p.features)))
print(labelsAndPreds.count())
print(lab
我有一个SparkJob,它从在N项之间创建一个成对的分数矩阵开始。虽然密集,这是相当快-到大约20K元素,之后,它似乎被困了很长时间。我在多次尝试中看到的最后一个日志行是“清除累加器”,我将下面的代码块附加到下面,以便用随机创建的50K元素数据集来重现这个问题。笛卡尔产品的速度相当快,结果的RDD计数会在几分钟内(25亿行)返回,但是第二次计数会停留两个多小时,日志或Spark中没有任何进展更新。我有一个由15个EC2 M3.2xLarge节点组成的集群。我怎样才能理解这里正在发生的事情,以及如何加快这一进程?
import random
from pyspark.context impor
这个问题归结为以下几个方面:我希望使用现有的并行化输入集合生成一个DataFrame,而给定一个输入的函数可以生成相对较大的一批行。在下面的示例中,我希望使用例如1000个执行器生成10^12行数据帧:
def generate_data(one_integer):
import numpy as np
from pyspark.sql import Row
M = 10000000 # number of values to generate per seed, e.g. 10M
np.random.seed(one_integer)
np_array = np.rand
我似乎遵循了文档化的方式来显示从带有模式的RDD转换而来的DF。但很明显,我遗漏了一些很小但很重要的一点。然后如下:
# Original schema + Index for zipWithIndex with variations on this
schema = StructType(result_df.schema.fields[:] + [StructField("index", LongType(), True)])
rdd = result_df.rdd.zipWithIndex()
df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
Jupyter PySpark发送错误=> TypeError:()缺少1个必需的位置参数:'y‘ 我正在使用Jupyter中的PySpark,并且有以下代码,它会向我发送以下错误: l = [i for i in range (0,3000)]
rdd = sc.parallelize(l) def check(x,y,k):
if (((2*x+1)**2)+((2*y+1)**2))<(2*k)**2:
return 1
else:
return 0 rdd4 = rdd.cartesian(rdd) rdd5 = r
我是PySpark的新手,我想读取一个日志文件,其中包含很多行二进制代码,用换行符隔开。我需要使用以下方法过滤该文件:
\x00二进制行的长度大于1二进制行的长度以开头
下面是一个输入文件中的一个示例行:
b'\x18\xb5\x1fM\x00\x02\x00\x^C\x05\x00\x00\x96\x93\x80@2\xf6\x1f2\x01\n'
在检查\x00每行的0位置时,我遇到了一个错误。错误是:
pyspark.sql.utils.AnalysisException:无法从b#2中提取值:需要结构类型,但得到字符串;
这是我的密码。
from pyspark i
我有一个DataFrame (转换为RDD),并希望重新分区,以便每个键(第一列)都有自己的分区。这是我所做的:
# Repartition to # key partitions and map each row to a partition given their key rank
my_rdd = df.rdd.partitionBy(len(keys), lambda row: int(row[0]))
但是,当我试图将它映射回DataFrame或保存它时,我得到了这个错误:
Caused by: org.apache.spark.api.python.PythonException: