我正在使用Databricks 4.3 (包括ApacheSpark2.3.1,Scala2.11),Python版本3.5。
我有一个火花数据框架df_spark,我运行熊猫分组UDF,以获得一个新的火花数据框架df_spark2,其中只有一列的字符串类型。当我显示df_spark2的头部时,我得到了错误:
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 18 in stage 12.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 18.3 in
people.json
[{"name":"Michael"},
{"name":"Andy", "age":30},
{"name":"Justin", "age":19}]
我正在尝试使用以下代码将上述JSON加载到RDD中
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext._
case class Person(name: String, age: Int)
我试图使用DataFrame/datasets为某个类类型编写一个parquet读/写类
类模式:
class A {
long count;
List<B> listOfValues;
}
class B {
String id;
long count;
}
代码:
String path = "some path";
List<A> entries = somerandomAentries();
JavaRDD<A> rdd = sc.parallelize(entries, 1);
DataFrame d
希望在我的Windows机器上运行一个GraphX示例,使用SparklyR安装Hadoop/Spark的SparklyR。首先可以从安装目录启动shell:
start C:\\Users\\eyeOfTheStorm\\AppData\\Local\\rstudio\\spark\\Cache\\spark-2.0.0-bin-hadoop2.7\\bin\\spark-shell
输出:
17/01/02 12:21:04 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... u
在解决了这个问题之后:How to limit FPGrowth itemesets to just 2 or 3,我正在尝试将使用pyspark的fpgrowth的关联规则输出导出到python中的.csv文件。在运行了近8-10小时后,它给出了一个错误。我的机器有足够的空间和内存。 Association Rule output is like this:
Antecedent Consequent Lift
['A','B'] ['C']
当我想读文件时,我的文件格式是:12334这个:23,word:21,老师:23
val fp = "/user/user_id.txt"
sc.textFile(fp).map { s =>
val Array(did, info_s) = s.split("\t")
val info = info_s.split(",").map { kv =>
val Array(k, v) = kv.split(":")
(k, v.toDouble)
}.toSeq
我正在使用中给出的火花中LDA的示例代码。
我有一个语料库文件,其中每一行都是一个文档,我使用
val corpus: RDD[String] = sc.textFile("C:/corpus.txt")
我还有一个ngram文件,其中每一行都是bigram/trigram等,我使用
val ngramFile: RDD[String] = sc.textFile("C:/ngram.txt")
我想修改下面的一行,并在每个文档中只取匹配的ngram
val tokenized: RDD[Seq[String]] = corpus
.map(_.toLowe