我在Spark 1.6和Spark 2.2中对数据帧应用了一些过滤器,我得到了完全不同的行为。我正在执行的代码是: val df = Seq(
(1, 2),
(3, 4),
(5, 6),
(7, 8)
).toDF("col1", "col2")
val filter = "col1 rlike '[\\x00-\\x1F\\x7F]'"
df.filter(filter).count
// This gives me 0 in Spark 1.6 and 4 in Spark 2.2
val filte
我的问题是,当我将代码转换为流模式并将数据帧放入foreach循环时,数据帧会显示空表!我不填!我也不能将它放入assembler.transform()中。错误是:
Error:(38, 40) not enough arguments for method map: (mapFunc: String => U)(implicit evidence$2: scala.reflect.ClassTag[U])org.apache.spark.streaming.dstream.DStream[U].
Unspecified value parameter mapFunc.
v
我有一个关于星火批内顺序处理的问题。这里是一个程式化的版本的问题,我试图得到的答案,以保持简单。
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("Simple Dataframe Processing")
.config("spark.some.config.option", "some-value")
.getOrCreate()
// For implicit conversions like co
我尝试将Pandas数据帧转换为Pyspark数据帧,并得到以下与pyarrow相关的错误: import pandas as pd
import numpy as np
data = np.random.rand(1000000, 10)
pdf = pd.DataFrame(data, columns=list("abcdefghij"))
df = spark.createDataFrame(pdf) /usr/lib/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/session.py:714: UserWarning: creat
我有一个Spark结构的流媒体应用程序。应用程序从kafka接收数据,并且应该使用这些值作为参数来处理来自cassandra数据库的数据。我的问题是,我如何使用输入数据帧(kafka)中的数据,作为cassandra中的"where“参数"select”,而不会出现以下错误:
Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Queries with streaming sources must be executed with writeStream.start();
这是
例如,我在Scala中使用Apache spark对数据帧中的多个列运行聚合
select column1, sum(1) as count from df group by column1
select column2, sum(1) as count from df group by column2
实际的聚合比sum(1)复杂得多,但它超出了要点。上面的例子这样的查询字符串是为我想要聚合的每个变量编译的,我通过Spark sql上下文执行每个字符串,以创建代表相关聚合的相应数据帧
我的问题的本质是,我将不得不对数千个变量执行此操作。
我的理解是,Spark每次执行聚合时都必须“读取”主数
我有下面的数据框架(比如UserData)。
uid region timestamp
a 1 1
a 1 2
a 1 3
a 1 4
a 2 5
a 2 6
a 2 7
a 3 8
a 4 9
a 4 10
a 4 11
a 4 12
a 1 13
a 1 14
a 3 15
a 3 16
a 5 17
a 5 18
a 5 19
a 5 20
这些数据只是用户(uid)在不同时间(时间戳)跨不同区域(region)传输的数据。目前