我正在使用Spark运行一个脚本,它在我的计算机和使用所有可用内核(大约6000个进程)的Google VM上都运行得很好。然而,当我尝试在Azure Databricks上运行它时,使用一个最少2个工作进程和最多25个4核的集群,并且运行DB9.0,它只是一个接一个地运行,而没有并行化。 除了在任何虚拟机中运行Spark,在Databricks中运行Spark是否需要任何额外的设置? 下面是我用来调试并行化问题的测试脚本(集群负载小于10%): import pandas as pd
import os
import numpy as np
import datetime
from py
我创建了一个Amazon EMR集群,其中已经包含Spark。当我从终端运行pyspark时,当我ssh进入我的集群时,它进入pyspark终端。
我使用scp上传了一个文件,当我尝试使用python FileName.py运行它时,我得到了一个导入错误:
from pyspark import SparkContext
ImportError: No module named pyspark
我该如何解决这个问题?
当我使用python3 t1.py运行以下名为t1.py的脚本时,我想了解在这个引擎盖下面发生了什么。具体来说,我有以下问题:
什么样的代码被提交到火花工作节点?是python代码还是提交给spark节点的等效Java代码?是还原中作为UDF处理的添加操作,因此运行在工作者节点上的python子进程中?如果添加操作运行在工人节点上的python子进程中,那么worker JVM是否为添加的分区中的每个数字与python子进程通信?如果是这样的话,就意味着大量的开销。
#!/home/python3/venv/bin/python3
#this file is named t1.
我是星火的新手。我正在跟踪这个 (法语)。
这样做的目的是调用一个名为wordcount.py的脚本(如下所示)来计算大型文本文件中的字数。作者建议从互联网上抓取Iliad,并将其连接到一个名为iliad100.txt的文件中。
wget http://classics.mit.edu/Homer/iliad.mb.txt
for i in {1..100}; do cat iliad.mb.txt >> iliad100.txt; done
当使用4核(local[4])而不是单个核心(local[1])在本地机器上运行脚本时,它们观察到执行时间减少了大约30%。但是,无论我是否
我正在使用pyspark进行一些数据转换:如下所示:
df_systems_tree_users = sqlContext.read.format("jdbc") \
.option("dbtable",
"(select ID as SYSTEMUID,M_EXTERNAL_ID,metric,DATATRANSMISSIONFREQUENCY,MODEL,BRAND,BUILDING FROM SYSTEM INNER JOIN SENSOR ON SYSTEM.ID=SENSOR.SYSTEMID WHERE LP
有人能帮助解决这个问题吗?它没有显示名为'numpy‘的模块,但我已经在笔记本中安装并导入了它。 Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.runJob.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 223.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage
我正在尝试向exasol中的一个表添加两百万行,其中一列应该具有递增的整数值(1 - xmio)。我无法让我的python脚本并行运行并将负载分配给集群中的不同节点。因此,这个过程需要几天的时间才能完成,这是不够的。 由于CSV-Import在exasol中是并行的,我在本地创建了一个250mio行的CSV,将其压缩并上传到表中,这是迄今为止最快的方法,需要7分钟(瓶颈是我的上传速度)。 其他方法: CREATE SCRIPT BIG1 (bound) AS
i = 0
while i < bound do
query([[insert into USE
到目前为止,我们看到的涵盖@QuerySqlFunction的例子都是微不足道的。我在下面放了一个。然而,我正在寻找一个提供交叉行计算的示例/解决方案/提示,例如平均值、和、.这个是可能的吗?
在本例中,函数从数组中返回值0,基本上是ARRAY_GET(x,0)的实现。我看到的所有其他例子都是相似的:1行,得到一个值,并使用它做一些事情。但是我需要能够计算分组结果的和,或者可能更多的业务逻辑。如果有人能为我提供SUM的QuerySqlFunction,我想我可以做的不仅仅是SUM。
步骤1:编写函数
public class MyIgniteFunctions {
@QuerySqlFunct
我如何重写代码,以便在Rstudio服务器上实现多核的使用,以便使用“穷举”方法从leaps包运行regsubsets?数据有1200个变量和9000个obs,因此代码被缩短如下:
model<-regsubsets(price~x + y + z + a + b + ...., data=sample,
nvmax=500, method=c("exhaustive"))
我们的服务器是一个四核7.5 gb的内存,对于这样的等式来说足够了吗?