我有一颗火花
item_id attribute_id attribute_value
1001 color blue
1001 shape rectangular
1001 material copper
1002 color black
1002 material copper
1003 color grey
我想要合成的数据在下面匹配
item_id color shape meterial
1001
我有一个角色层次结构设置,如下所示
CEO
-- Finance
----Department A Managers
------ Department A Users
----Department B Managers
------ Department B Users
然后,我只有2个对象配置为Private
问题是,我们有些人(项目经理)需要能够从部门A用户或部门B用户中的不同用户查看这两个对象的数据。
他们不应该能够查看来自部门A经理或部门B经理的数据。
有没有人知道我如何设置才能在上面的场景中工作?
我在这上面花了很多时间,我不确定最好的方法是什么。
不确定是否可能,也许可以创建一个
我正在批量插入同一分区的多个行,使用if not exists。根据我的测试,如果有任何行是重复的,则所有插入都会失败,并且没有插入任何行。我希望保留if not exists行为,但不会在有重复项的情况下使批处理失败,并且仍然插入非重复行。有没有办法告诉Cassandra在有重复的情况下不要让批处理失败?
我有一个数据帧,我想将它与另一个数据帧进行匹配,并在pyspark中进行一些计算。例如: # the data to calculate
from pyspark.sql import SparkSession
spk = SparkSession.builder.appName("dataFrame").getOrCreate()
df = spk.createDataFrame([
("Hi I heard about Spark".split(" "), ),
([],),
("I wish Java co
我正在运行代码脚本以获得以下结果。代码如下所示。我不明白为什么我会得到如图所示的xyz1列。例如,为什么xyz1的第一行是0。根据窗口函数,它对应的组应该是前两行,但为什么F.count(F.col("xyz")).over(w)在这里得到0。 import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql import functions as F
spark = SparkSession.builder.appName(
我有一个要使用的脚本,以便我的经理可以快速查看电子表格中哪些项目需要订购部件。该脚本快速轻松地隐藏包含与订购部件无关的信息的列,然后隐藏列S中的值为FALSE (不需要订购部件)的所有行(共数千行)。隐藏列部分几乎是瞬间的,但是隐藏行部分非常慢。我知道为了加快速度,应该将数据加载到数组中,然后循环将在内存中的数组上运行,而不是对电子表格进行多次调用。我见过类似的问题,但答案似乎并没有确切地解释如何做到这一点。我读到的一个例子表明,它已经在使用数组了,这让我更加困惑。如果能帮我指明正确的方向,我将不胜感激。下面是我使用的脚本:
function showPartsNeeded() {
var
我正在尝试测试窗口函数中F.count(F.col().isNotNull())的用法。请参阅以下代码脚本 from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate()
list=([1,5,4],
[1,5,None],
[1,5,1],
[
我想执行窗口函数(具体而言是移动平均),但要在数据帧的所有列上执行。
我可以这样做
from pyspark.sql import SparkSession, functions as func
df = ...
df.select([func.avg(df[col]).over(windowSpec).alias(col) for col in df.columns])
但我担心这不是很有效率。有没有更好的方法呢?
它可以在没有聚合或计数的情况下遍历Pyspark groupBy数据帧吗? 例如Pandas中的代码: for i, d in df2:
mycode ....
^^ if using pandas ^^
Is there a difference in how to iterate groupby in Pyspark or have to use aggregation and count?
我有一个Spark (sdf),其中每一行都显示一个访问DataFrame的IP。我想要计算这个数据帧中不同的IP-URL对,最直接的解决方案是sdf.groupBy("ip", "url").count()。但是,由于数据帧有数十亿行,精确计数可能需要相当长的时间。我不是特别熟悉PySpark --我试着用.approx_count_distinct()替换.count(),这在语法上是不正确的。
我搜索"how to use .approx_count_distinct() with groupBy()“,找到了。然而,建议的解决方案(类似于:sdf