这个问题已经被问到了Scala的,但它对我没有帮助,因为我正在使用Java API。我真的把所有的东西和厨房的水槽都扔进去了,所以这是我的方法:
List<String> sourceClasses = new ArrayList<String>();
//Add elements
List<String> targetClasses = new ArrayList<String>();
//Add elements
dataset = dataset.withColumn("Transformer", callUDF(
我已经编写了一个模块,其中包含了在PySpark DataFrames上工作的函数。它们对DataFrame中的列进行转换,然后返回一个新的DataFrame。下面是代码的一个示例,缩短为只包含其中一个函数:
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import types as t
import pandas as pd
import numpy as np
metadta=pd.DataFrame(pd.read_csv("metadata.csv")) # this contains metad
我们在将AVRO文件从GCS追加到表时遇到以下错误。avro文件是有效的,但是我们使用的是紧缩的avro,这是一个问题吗?
线程“流式-作业-执行器-0”中的异常: org/apache/avro/InvalidAvroMagicException在org.apache.iceberg.avro.AvroIterable.newFileReader(AvroIterable.java:101) at org.apache.iceberg.avro.AvroIterable.iterator(AvroIterable.java:77) at org.apache.iceberg.avro.Avr
我有两个数据帧: dataDf和regexDf。dataDf有大量记录,而regexDf有两列正则表达式。我的问题是,我需要根据regexDef中的两列匹配正则表达式的两列来过滤dataDf。我想出了这个
dataDf.registerTempTable("dataTable")
sqlContext.udf.register("matchExpressionCombination", matchExpressionCombination _)
val matchingResults = sqlContext.sql("SELECT * FROM da
根据这个,我正在应用udf来过滤CountVectorizer之后的空向量。
val tokenizer = new RegexTokenizer().setPattern("\\|").setInputCol("dataString").setOutputCol("dataStringWords")
val vectorizer = new CountVectorizer().setInputCol("dataStringWords").setOutputCol("features")
val pipeline
我正在开发一个spark 2.0.0版本,其中我的需求是在我的sql上下文中使用'com.facebook.hive.udf.UDFNumberRows‘函数来使用其中一个查询。在我的集群with Hive查询中,我将其用作临时函数,只需定义:创建临时函数myFunc为'com.facebook.hive.udf.UDFNumberRows',这非常简单。
我尝试将其注册到sparkSession,如下所示,但得到一个错误:
sparkSession.sql("""CREATE TEMPORARY FUNCTION myFunc AS '
我正在写一个小的UDF val transform = udf((x: Array[Byte]) => {
val mapper = new ObjectMapper() with ScalaObjectMapper
val stream: InputStream = new ByteArrayInputStream(x);
val obs = new ObjectInputStream(stream)
val stock = mapper.readValue(obs, classOf[util.Hashtable[String, String
我正在尝试定义我的udf来清除标签中的html文本。下面的代码运行良好:
from bs4 import BeautifulSoup
from pyspark.sql.functions import udf
text = '<p>Tervetuloa leikkimään, laulamaan, loruilemaan, liikkumaan, taiteilemaan ja tutkimaan leikkipuiston<br>perheaamuun! Leikki- ja toimintaympäristö mahdollistavat vanhemma
我正在尝试将Spark RDD保存为gzipped文本文件(或多个文本文件)到S3存储桶中。S3存储桶挂载到dbfs。我正在尝试使用以下命令保存该文件:
rddDataset.saveAsTextFile("/mnt/mymount/myfolder/")
但是当我尝试这样做的时候,我一直收到错误:
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 32 in stage 18.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 32.3
尝试使用以下命令检查某些列中是否有NaN值 ddf_temp = ddf.select('col1', 'col2' ...) # all int type
ddf_temp.select([count(when(isnull(c), c)).alias(c) for c in ddf_temp.columns]).show() 我可以找出哪些列给了我这些错误,但我找不到为什么会出现这样的错误: ---------------------------------------------------------------------------
Py4JJav