如何将过滤器下推到基于我拥有的另一个数据帧的数据帧读数?基本上,我希望避免完全读取第二个数据帧,然后进行内部连接。相反,我只想在读数上提交一个过滤器,以便在源代码上进行过滤。即使我使用了一个包含在read中的内部连接,该计划也没有显示出它正在被过滤。我觉得肯定有更好的方法来设置它。使用Spark 2.x,到目前为止我已经有了这个,但我想避免收集如下列表:
// Don't want to do this collect...too slow
val idFilter = df1.select("id").distinct().map(r => r.getLo
我通过在我的数据帧上调用.saveAsTable创建了一个Spark SQL表。该命令完全成功。但是,现在当我查询表时,拼图文件似乎已损坏。我看到了这个错误:
"Failed with exception java.io.IOException:java.io.IOException: hdfs://ip:8020/user/hive/warehouse/people/part-r-00001.parquet not a SequenceFile"
下面是我在spark-shell中遵循的步骤
scala >val sqlContext = new org.apache.
我想在spark中的foreachparition中执行mysql查询,并最终将所有查询结果放到一个数据帧中。看起来是这样的:
var rowAccumulator: RowAccumulator = new RowAccumulator
foreachPartition((p) => {
val result = MysqlService.getData(query, p)
rowAccumulator.add(result)
})
然后将rowAccumulator转换为数据帧。
然而,它在加班时运行缓慢。例如,第一个查询花费130ms,第20个查询可能花费150000ms
我的程序使用Spark.ML,我对数据帧使用逻辑回归。然而,我也想使用LogisticRegressionWithLBFGS,所以我想把我的数据帧转换成LabeledPoint。
下面的代码显示了一个错误
val model = new LogisticRegressionWithLBFGS().run(dff3.rdd.map(row=>LabeledPoint(row.getAs[Double]("label"),org.apache.spark.mllib.linalg.SparseVector.fromML(row.getAs[org.apache.spark.m
我使用以下命令创建了一个空的Seq() scala> var x = Seq[DataFrame]()
x: Seq[org.apache.spark.sql.DataFrame] = List() 我有一个名为createSamplesForOneDay()的函数,它返回一个DataFrame,我想将它添加到这个Seq() x中。 val temp = createSamplesForOneDay(some_inputs) // this returns a Spark DF
x = x + temp // this throws an error 我得到下面的错误- scala&
我正在探索spark persist函数。对于某些数据帧,它似乎是持久化的,而对于其他数据帧,则不是,即使我在所有数据帧上都使用了persisting方法
下面是我的代码和解释
// loading csv as dataframe and creating a view
val src_data=spark.read.option("header",true).csv("sources/data.csv")
src_data.createTempView("src_data")
**There is alreading a table cal
尝试读取databricks社区版集群中的增量日志文件。(数据库-7.2版)
df=spark.range(100).toDF("id")
df.show()
df.repartition(1).write.mode("append").format("delta").save("/user/delta_test")
with open('/user/delta_test/_delta_log/00000000000000000000.json','r') as f:
for l in f: