我使用"rowsBetween“窗口函数来计算移动中位数,如下所示
val mm = new MovingMedian
var rawdataFiltered = rawdata.withColumn("movingmedian", mm(col("value")).over( Window.partitionBy("raw_data_field_id").orderBy("date_time_epoch").rowsBetween(-50,50)) )
我将在当前行的前面和后面各取一个50行的窗口。但我需要排除在开始和接
我正面临一个问题,我的火花工作被困在当地,而运行在IntelliJ的想法。我的工作一直持续到一个阶段,比如完成200个任务中的199个,或者完成3个任务中的一个,然后被困在那里。
我试图在IDE中使用评估表达式查看正在发生的事情,并注意到了一个奇怪的问题。如果我使用的是myDf.rdd.map(r => r).cache()
java.io.IOException: Class not found
at org.apache.xbean.asm5.ClassReader.a(Unknown Source)
at org.apache.xbean.asm5.ClassReader.<
我正在使用朴素贝叶斯算法对文章进行分类,并希望访问部分结果的“概率”列:
val Array(trainingDF, testDF) = rawDataDF.randomSplit(Array(0.6, 0.4))
val ppline = MyUtil.createTrainPpline(rawDataDF)
val model = ppline.fit(trainingDF)
val testRes = model.transform(testDF)
testRes.filter($"probability"(0).as[Double] ==
我在Apache spark (pyspark)中训练了一个逻辑回归模型,并用它评估了一些测试数据……像这样..。
# Split into train and test sets
train, test = data.randomSplit([.8, .2], seed=1337)
# Train a model
model = LogisticRegressionWithLBFGS.train(train)
# Print the coefficients
print(model.weights)
# Evaluate the test data
predictions =
我正在尝试过滤从oracle读取的一列数据,如下所示
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit, when}
val df0 = df_org.filter(col("fiscal_year").isNotNull())
当我做这件事时,我会犯以下错误:
java.lang.RuntimeException: Unsupported literal type class scala.runtime.BoxedUnit ()
at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Lit
(火花2.0.2)
这里的问题是,当您有不同模式的分割文件并在读取期间强制使用模式时,问题就会出现。即使可以打印架构并运行show() ok,也不能对缺少的列应用任何筛选逻辑。
下面是两个示意图示例:
// assuming you are running this code in a spark REPL
import spark.implicits._
case class Foo(i: Int)
case class Bar(i: Int, j: Int)
因此,Bar包含了Foo的所有字段,并添加了一个(j)。在现实生活中,当您从模式Foo开始,然后决定需要更多的字段并以模式Bar
当我为表同步运行spark应用程序时,错误消息如下所示:
19/10/16 01:37:40 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 3.0 (TID 51)
com.mysql.cj.jdbc.exceptions.CommunicationsException: Communications link failure
The last packet sent successfully to the server was 0 milliseconds ago. The driver has not received any packet
我们有很多在一年/月/日/小时内划分的拼花数据集。
其中有几个小时是空的,只有一个_SUCCESS文件。
我们实现了遍历所有分区并执行工作的作业。我们在打开空数据集时遇到了问题。与org.apache.spark.sql.AnalysisException: Unable to infer schema for Parquet. It must be specified manually.相撞
(使用EMR5.3.0 -我们正在努力摆脱依赖,以便升级到更高版本)
火花壳例子:
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ ____
对于小型s3输入文件(~10 is ),glue ETL作业工作正常,但对于较大的数据集(~200 is),作业失败。
添加部分ETL代码。
# Converting Dynamic frame to dataframe
df = dropnullfields3.toDF()
# create new partition column
partitioned_dataframe = df.withColumn('part_date', df['timestamp_utc'].cast('date'))
# store the data in
在执行看似简单的火花sql筛选工作时,我得到了一个例外:
someOtherDF
.filter(/*somecondition*/)
.select($"eventId")
.createOrReplaceTempView("myTempTable")
records
.filter(s"eventId NOT IN (SELECT eventId FROM myTempTable)")
知道我怎么解决这个问题吗?
注意:
someOtherDF包含过滤后的~1M到5M行,e
SPARK_VERSION = 2.2.0
在使用UDF添加列的dataframe上执行filter时,我遇到了一个有趣的问题。我能够用一组较小的数据来复制这个问题。
给定虚拟案例类:
case class Info(number: Int, color: String)
case class Record(name: String, infos: Seq[Info])
和下列数据:
val blue = Info(1, "blue")
val black = Info(2, "black")
val yellow = Info(3, "yellow