我有一个DataFrame (转换为RDD),并希望重新分区,以便每个键(第一列)都有自己的分区。这是我所做的:
# Repartition to # key partitions and map each row to a partition given their key rank
my_rdd = df.rdd.partitionBy(len(keys), lambda row: int(row[0]))
但是,当我试图将它映射回DataFrame或保存它时,我得到了这个错误:
Caused by: org.apache.spark.api.python.PythonException:
当我在spark-2.2.0中加载xml文件时,如下所示:
var ac = spark.read.format("xml").option("rowTag", "App").load("/home/sid/Downloads/Files/*.xml")
它给我显示了一个错误:
java.lang.ClassNotFoundException:未能找到数据源: xml。请在org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$.lookupDataSource(DataSou
我和星火的排课有很多问题。在我看来,排课是一门设计很差的课程。从Row提取值应该并不比从Scala列表中提取值更困难;但是在实践中,您必须知道列的确切类型才能提取它。您甚至不能将列转换为字符串;对于一个伟大的框架(如Spark )来说,这有多荒谬呢?在现实世界中,在大多数情况下,您不知道列的确切类型,而且在许多情况下,您有几十个或数百个列。下面是一个示例,向您展示我所得到的ClassCastExceptions。
有谁有从行中提取值的解决方案吗?
scala> val df = List((1,2),(3,4)).toDF("col1","col2")
d
我是新来的火种,所以希望有人能帮忙。我试图读取存储在GCP桶上的拼板文件。该文件按日期进行分区,因此,例如bucket-name/year={}/month={}/day={}
对于给定的文件,我们有以下模式描述:
直到3月份,我们以前在浮动数据类型中使用x和y列。
3月份以来,这2列现在都是双数据类型的。
从我所看到的来看,吡火花在评估浮点数方面没有任何问题,而双数据类型是兼容的数据类型。(我在网上发现的类似的错误示例与数据类型不兼容有关,例如字符串和浮点数),但是,如果我们试图读取该文件的所有可用数据,就会遇到这个奇怪的问题:
#i.e. read all the data
我在Scala中有一个程序,它读取一个CSV文件,向Dataframe添加一个新列,并将结果保存为一个parquet文件。它在小文件(<5 Go)上工作得很好,但是当我尝试使用更大的文件(~80 Go)时,它总是会失败,因为它应该用这个堆栈跟踪来编写拼花文件:
16/10/20 10:03:37 WARN scheduler.TaskSetManager: Lost task 14.0 in stage 4.0 (TID 886, 10.0.0.10): java.io.EOFException: reached end of stream after reading 136445 by
我是Spark和Scala的新手。我对reduceByKey函数在Spark中的工作方式感到困惑。假设我们有以下代码:
val lines = sc.textFile("data.txt")
val pairs = lines.map(s => (s, 1))
val counts = pairs.reduceByKey((a, b) => a + b)
映射函数很清晰:s是键,它指向data.txt中的行,1是值。
但是,我不知道reduceByKey在内部是如何工作的?"a“是否指向关键字?或者,"a“是否指向"s"?那么a+ b
我刚接触pandas,我正在尝试更新基于'Id'列的'Text‘列。
我的数据是这样的[(1,'One'), (0, 'Zero'), (4,'Four'), (3, 'Three')]我在数据中也有一些丢失的id,对于那些丢失的id,我必须将其留空
原始数据帧
Id A Text
0 0 NaN
1 1 NaN
2 2 NaN
3 3 NaN
4 4 NaN
最终数据帧
Id A Text
0 0 Zer
我有两个这样的数据处理程序:
df1
colA colB
1 3
2 4
df2
colA colB
A C
B D
我想要创建一个字典对象,它允许我从df1映射新值并将它们转换为df2值。
我能够在如下列之间创建字典对象:
dict(zip(df1.colA.unique(),df2.colA.unique()))
这给了我输出:
{1:'A',2:'B'}
如何为多个列创建一个用于转换新数据的大型字典?
我尝试添加多个列,如下所示:
dict(zip(df1.A.unique(),df2.A.uniq