我想从流数据中计算数据,然后发送到网页。例如,:我将在流数据中计算TotalSales列的和。,但它在summary = dataStream.select('TotalSales').groupby().sum().toPandas()上出错,这是我的代码。
import os
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType
from pyspark.sql.functions import *
spark = SparkSession.builder.appName
我想对我从一个卡夫卡集群中获得的消息流执行tweet情绪分析,该集群反过来从Twitter v2中获取这些消息。
当我尝试应用预先训练过的情感分析管道时,我会收到一条错误消息,上面写着:Exception: target must be either a spark DataFrame, a list of strings or a string,我想知道是否有办法解决这个问题。
我已经检查了文档,在流数据上找不到任何东西。
这是我使用的代码:
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functi
我在一台jupyter笔记本上使用python和pyspark。我正在尝试从亚马逊网络服务的s3存储桶中读取几个拼图文件,并将它们转换为单个json文件。
这就是我所拥有的:
from functools import reduce
from pyspark.sql import DataFrame
bucket = s3.Bucket(name='mybucket')
keys =[]
for key in bucket.objects.all():
keys.append(key.key)
print(keys[0])
from pyspark.s
我正在构建一个数据管道,它使用json格式的RESTApi数据并推送到Spark Dataframe。Spark版本: 2.4.4 但是得到的错误是 df = SQLContext.jsonRDD(rdd)
AttributeError: type object 'SQLContext' has no attribute 'jsonRDD' 代码: from pyspark import SparkConf,SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from urllib import urlopen
我试图在Yarn框架上以客户端模式读取本地文件。我也无法在客户端模式下访问本地文件。
import os
import pyspark.sql.functions as F
from os import listdir, path
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import argparse
from pyspark import SparkFiles
from pyspark.sql import SparkSession
def main():
spark = SparkSession \
.builder \
我已经编写了一个模块,其中包含了在PySpark DataFrames上工作的函数。它们对DataFrame中的列进行转换,然后返回一个新的DataFrame。下面是代码的一个示例,缩短为只包含其中一个函数:
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import types as t
import pandas as pd
import numpy as np
metadta=pd.DataFrame(pd.read_csv("metadata.csv")) # this contains metad
我正在尝试将java数据帧转换为pyspark数据帧。为此,我在java进程中创建了一个数据帧(或行的数据集),并在Java端启动了一个py4j.GatewayServer服务器进程。然后,在Python端,我创建了一个py4j.java_gateway.JavaGateway()客户机对象,并将其传递给pyspark的SparkContext构造函数,以便将其链接到已经启动的jvm进程。但是我得到了这个错误:-
File: "path_to_virtual_environment/lib/site-packages/pyspark/conf.py", line 120, in
所以我在Kafka主题中有一些数据,我把这些流数据放到一个DataFrame中。我想要显示DataFrame中的数据:
import os
from kafka import KafkaProducer
from pyspark.sql import SparkSession, DataFrame
import time
from datetime import datetime, timedelta
os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-1
不明白为什么缓存的DFs (特别是第一个)在Spark中根据代码段显示不同的Storage Levels
print(spark.version)
2.4.3
# id 3 => using default storage level for df (memory_and_disk) and unsure why storage level is not serialized since i am using pyspark
df = spark.range(10)
print(type(df))
df.cache().count()
print(df.storageLeve
我正在摄取一个通常是int的数据类型,但也可以是None或inf,并使用它创建一个Spark DataFrame。我试着让它成为一个LongType,PySpark抱怨说,因为inf是一个浮点型: File "/opt/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/worker.py", line 177, in main
process()
File "/opt/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/worker.py", line 172, in process
ser