我正在研究分析航空数据的PySpark应用程序。数据库是MS SQLServer DB。同时连接到服务器上的数据库。我得到一个错误“没有合适的驱动程序”。但是,当我使用CLI在本地机器上运行,并将JDBC驱动程序jar文件添加到driver-class-path中时,它会运行并连接到DB。但是当我尝试在Dataproc集群上运行时,它抛出了一个错误“没有合适的驱动程序”。
代码片段如下:
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.dataframe import
我遵循了的说明,从一个现有的Postgres数据库中读取数据,该数据库包含由SQLalchemy中的Objects类定义和创建的名为"objects“的表。在我的Jupyter笔记本中,我的代码是
from pyspark import SparkContext
from pyspark import SparkConf
from random import random
#spark conf
conf = SparkConf()
conf.setMaster("local[*]")
conf.setAppName('pyspark')
sc =
请注意,我是pySpark的新手,如果我遗漏了任何细节,请随时告诉我。 在Windows10上运行,并使用python3.7安装的命令来运行pyspark:pyspark --jars "C:\spark\spark-2.4.5-bin-hadoop2.7\jars\ojdbc6.jar" 我尝试在pyspark shell中执行的代码: from pyspark import SparkConf, SparkContext
sqlctx = SQLContext(sc)
with open("new1", "r") as f:
que
我在Unix服务器中使用JDK1.8,并使用spark.jdbc42连接到Azure。
它在resultset.next()的Unix服务器中提供了以下错误消息
Exception in thread "main" java.lang.ExceptionInInitializerError
at com.simba.spark.jdbc42.internal.apache.arrow.memory.BaseAllocator$Config.getAllocationManagerFactory(BaseAllocator.java:776)
我正在编写数据从到azure sql使用pyspark。代码运行良好,没有空,但是当dataframe包含空时,我得到以下错误:
databricks/spark/python/pyspark/sql/pandas/conversion.py:300: UserWarning: createDataFrame attempted Arrow optimization because 'spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled' is set to true; however, failed by the reason below:
我正在读取一个巨大的csv文件,包括39,795,158条记录,并在Azure Databricks上写入MSSQL服务器。Databricks(笔记本)运行在一个具有56 GB内存、16个核心和12个工作人员的集群节点上。
这是我在Python和PySpark中的代码:
from pyspark.sql import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import *
from time import sleep
url = "jdbc:sqlserver://{0}:{1};database=
在使用python运行星火作业时,我遇到了一个问题,即pyspark。请参阅下面的代码片段
from pyspark.sql import SparkSession
from os.path import abspath
from pyspark.sql.functions import max,min,sum,col
from pyspark.sql import functions as F
spark = SparkSession.builder.appName("test").config("spark.driver.extraClassPath", &