我们打算按照相同的标准对数据和更新进行分片,并定期重写"shard S+ shard S => new shard S累积的所有更新“。(我们知道如何组合shard S+update= new shard S) 如果这就是我们的设计,我们需要(1)通过它的一列(比如:列K)将DataFrame分片到|range(K)|分区中,其中保证分区中的所有行在列这是一个好的设
我有一个包含日期时间列的csv文件:"2011-05-02T04:52:09+00:00“。我使用scala,文件被加载到sparkDataFrame中,我可以使用jodas时间来解析日期:import sqlContext.implicits._
val df = new SQLContext(sc).load("com.databricks.spark.csv", Map("path&q
我有一个从dataframe过滤和选择值的UDF,但它遇到了"object not serializable“错误。详情见下文。假设我有一个dataframe df1,它的列具有名称("ID“、"Y1”、"Y2“、"Y3”、"Y4“、"Y5”、"Y6“、"Y7”、"Y8“、"Y9”、"Y10")。我想要根据