我在spark数据帧中有非常大的数据集,它们分布在节点上。我可以使用spark库pyspark.sql.functions进行简单的统计,如mean、stdev、skewness、kurtosis等。但为了做到这一点,我必须将spark数据帧转换为pandas,这意味着将数据强制到主节点中,如下所示: import scipy.stats as stats
pan
我见过来自数据仓库和SQL背景的人正在使用SQL实现聚合和其他转换逻辑(where spark is the sparkSession object)
直接通过配置单元表或在将数据帧注册为但是,如果我们看到,我们还有其他选择,比如windows函数或其他选项,它们可以直接在dataframes.Or上实现,甚至我们可以将函数注册为UDF,并可以在dataframe<em
我正尝试在两个表上进行广播连接。较小的表的大小将根据参数的不同而不同,但较大的表的大小接近2TB。我注意到的是,如果我不将spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设置为10G,其中一些操作将执行SortMergeJoin而不是广播加入。我在较小的表上做了一些操作,因此混洗大小显示在Spark History Server上,内存中的大小似乎是150MB,远远不到10G。此外,如果我在较小的表上强制广播联