PySpark sqlContext阅读postgres9.6 NullPointerException - 腾讯云开发者社区

from pyspark import SparkConf,SparkContext from pyspark.sql import SQLContext, Row conf=(SparkConf()....setAppName('PySparkTest2HDFS')) sc=SparkContext(conf=conf) sqlContext = SQLContext(sc) # 加载文本文件并转换成...我们上面使用spark-submit提交的任务使用sql查询条件是13到19岁，可以看到在pyspark上查询的数据是在这个区间的数据 parquetFile = sqlContext.read.parquet...# 初始化sqlContext from pyspark import SparkConf,SparkContext from pyspark.sql import SQLContext, Row conf...=(SparkConf().setAppName('PySparkTest2MySQL')) sc=SparkContext(conf=conf) sqlContext = SQLContext(sc)

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0570-如何在CDH集群上部署Python3.6.1环境及运行Pyspark作业

4 pyspark命令测试 1.获取kerberos凭证 ?...2.在集群的一个部署了Spark2 Gateway角色和Python3环境的节点上编写PySparkTest2HDFS.py程序内容如下： # 初始化sqlContext from pyspark import...SparkConf,SparkContext from pyspark.sql import SQLContext, Row conf=(SparkConf().setAppName('PySparkTest2HDFS...')) sc=SparkContext(conf=conf) sqlContext = SQLContext(sc) # 加载文本文件并转换成Row. lines = sc.textFile("/tmp...我们上面使用spark2-submit提交的任务使用sql查询条件是3到4岁，可以看到在pyspark2上查询的数据是在这个区间的数据 parquetFile = sqlContext.read.parquet

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SparkSQL入门_1

DataFrame HiveContext是SQLContext的超集，一般需要实例化它，也就是 from pyspark.sql import HiveContext sqlContext = HiveContext...语句查询了 DataFrame.registerTempTable ("people3") Example #创建一个表 # sc is an existing SparkContext. from pyspark.sql...import SQLContext, Row sqlContext = SQLContext(sc) # Load a text file and convert each line to a Row...teenName in teenNames.collect(): print(teenName) # hive的操作 # sc is an existing SparkContext. from pyspark.sql...import HiveContext sqlContext = HiveContext(sc) sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key

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pyspark-ml学习笔记：模型评估

问题是这样的，如果我们想基于pyspark开发一个分布式机器训练平台，那么肯定需要对模型进行评估，而pyspark本身自带模型评估的api很少，想进行扩展的话有几种方案：（1）使用udf自行编写代码进行扩展...（不同框架的之间的切换往往需要转换数据结构）例子如下所示： ''' 模型评估模块： · pyspark api · sklearn api ''' import numpy as np from pyspark.ml.linalg...import Vectors from start_pyspark import spark, sc, sqlContext from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator...import SparkSession, SQLContext from pyspark import SparkConf, SparkContext #conf = SparkConf().setMaster...= SQLContext(sparkContext=sc)

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scala常用操作

scala常用操作版本信息 python3.7 pyspark2.4.0 from pyspark import SQLContext,SparkContext,SparkConf conf = SparkConf...() sc = SparkContext(conf=conf) sqlContext = SQLContext(sc) #加载csv文件 data = sqlContext.read.format("csv

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pyspark-ml学习笔记：pyspark下使用xgboost进行分布式训练

import spark, sc, sqlContext import pyspark.sql.types as typ import pyspark.ml.feature as ft from pyspark.sql.functions...,xgboost4j-0.72.jar pyspark-shell' # import findspark # findspark.init() import pyspark from pyspark.sql.session...import SparkSession, SQLContext from pyspark import SparkConf, SparkContext #conf = SparkConf().setMaster...SparkContext(conf = conf) spark = SparkSession.builder.appName('CalculatingGeoDistances').getOrCreate() sqlContext...= SQLContext(sparkContext=sc) 集群提交测试： nohup /di_software/emr-package/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7/bin/

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【原】Spark之机器学习(Python版)(一)——聚类

首先来看一下Spark自带的例子： 1 from pyspark.mllib.linalg import Vectors 2 from pyspark.ml.clustering import KMeans...3 from pyspark.sql import SQLContext 4 from pyspark.mllib.linalg import Vectors 5 #导入数据 6 data =...安装好这个包以后，就可以读取数据了 1 from pyspark.sql import SQLContext 2 sqlContext = SQLContext(sc) 3 data = sqlContext.read.format...import Row 2 from pyspark.ml.clustering import KMeans 3 from pyspark.mllib.linalg import Vectors...总结一下，用pyspark做机器学习时，数据格式要转成需要的格式，不然很容易出错。下周写pyspark在机器学习中如何做分类。

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Pyspark学习笔记（三）--- SparkContext 与 SparkSession

Pyspark学习笔记（三）--- SparkContext 与 SparkSession SparkContext SparkSession SparkContext __SparkContext__...对于普通的使用者来说，了解到这里即可，知道要使用Spark的功能要先创建一个SparkContext对象就行了，后续如何使用该对象的一些方法，只需要查文档即可， pyspark.SparkContext...例如：对于 Spark Streaming，我们需要使用 StreamingContext 对于 Spark SQL，使用 SQLContext 对于 Hive，使用 HiveContext 但是随着...Spark2.0 中，引入SparkSession 作为 DataSet 和 DataFrame API 的切入点，SparkSession封装了 SparkConf、SparkContext 和 SQLContext...为了向后兼容，SQLContext 和 HiveContext也被保存下来。所以我们现在实际写程序时，只需要定义一个SparkSession对象就可以了。

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pyspark-ml学习笔记：如何在pyspark ml管道中添加自己的函数作为custom stage?

（3）https://stackoverflow.com/questions/32331848/create-a-custom-transformer-in-pyspark-ml 测试代码如下：（pyspark...''' from start_pyspark import spark, sc, sqlContext import pyspark.sql.functions as F from pyspark.ml...import SparkSession, SQLContext from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setMaster...SparkContext(conf = conf) spark = SparkSession.builder.appName('CalculatingGeoDistances').getOrCreate() sqlContext...= SQLContext(sparkContext=sc)

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【干货】Python大数据处理库PySpark实战——使用PySpark处理文本多分类问题

Multi-Class Text Classification with PySpark Apache Spark受到越来越多的关注，主要是因为它处理实时数据的能力。...[1] 现在我们来用Spark Machine Learning Library[2]和PySpark来解决一个文本多分类问题。...数据提取 ---- ---- 利用Spark的csv库直接载入CSV格式的数据： from pyspark.sql import SQLContext from pyspark import SparkContext...sc =SparkContext() sqlContext = SQLContext(sc) data = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv...from pyspark.ml import Pipeline from pyspark.ml.feature import OneHotEncoder, StringIndexer, VectorAssembler

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kudu简介与操作方式

2）如果是pyspark连接kudu，则不能对kudu进行额外的操作；而scala的spark可以调用kudu本身的库，支持kudu的各种语法。...假设id为分区字段，需要手动设置第一个分区为1-30.第二个分区为30-60等等 5）时间格式是utc类型，需要将时间戳转化为utc类型，注意8个小时时差 2、kudu操作 2.1、pyspark连接...kudu pyspark --jars /home/oicq/guomm/kudu-spark2_2.11-1.6.0.jar # 启动 sqlContext = pyspark.sql.SQLContext...(spark) # 创建sql连接 df = sqlContext.read.format('org.apache.kudu.spark.kudu').options(**{"kudu.master"...{SQLContext, SparkSession} import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.kudu.spark object

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【原】Spark之机器学习(Python版)(二)——分类

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享，学习Spark，我的任务是讲PySpark的应用，因为我主要用Python，结合Spark，就讲PySpark了。...然而我在学习的过程中发现，PySpark很鸡肋（至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发）。为什么呢？原因如下：　　1.PySpark支持的算法太少了。...我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) image.png 　　前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持。...上代码： 1 from pyspark.sql import SQLContext 2 sqlContext = SQLContext(sc) 3 df = sqlContext.read.format...下一次讲回归，我决定不只写pyspark.ml的应用了，因为实在是图样图naive，想弄清楚pyspark的机器学习算法是怎么运行的，跟普通的算法运行有什么区别，优势等，再写个pyspark.mllib

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kudu介绍与操作方式

2）如果是pyspark连接kudu，则不能对kudu进行额外的操作；而scala的spark可以调用kudu本身的库，支持kudu的各种语法。...假设id为分区字段，需要手动设置第一个分区为1-30.第二个分区为30-60等等 5）时间格式是utc类型，需要将时间戳转化为utc类型，注意8个小时时差 2、kudu操作 2.1、pyspark连接kudu...pyspark --jars /home/oicq/guomm/kudu-spark2_2.11-1.6.0.jar # 启动 sqlContext = pyspark.sql.SQLContext...(spark) # 创建sql连接 df = sqlContext.read.format('org.apache.kudu.spark.kudu').options(**{"kudu.master"...{SQLContext, SparkSession} import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.kudu.spark object

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Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame

: SQLContext = new SQLContext(sc) val df: DataFrame = sqlContext.read.text("/Users/javaedge/Downloads...3 数据分析选型：PySpark V.S R 语言数据规模：如果需要处理大型数据集，则使用PySpark更为合适，因为它可以在分布式计算集群上运行，并且能够处理较大规模的数据。...熟练程度：如果你或你的团队已经很熟悉Python，那么使用PySpark也许更好一些，因为你们不需要再去学习新的编程语言。相反，如果已经对R语言很熟悉，那么继续使用R语言也许更为方便。...生态系统：Spark生态系统提供了许多额外的库和工具，例如Spark Streaming和GraphX等，这些库和工具可以与PySpark无缝集成。...如果需要处理大规模数据集，并需要与Spark生态系统集成，那么PySpark可能更适合；如果更加熟悉R语言，或者数据量较小，那么使用R语言也可以做到高效的数据分析。

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PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...from pyspark.sql.functions import lit df = sqlContext.createDataFrame( [(1, "a", 23.0), (3, "B",...udf 函数应用 from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import StringType import datetime...； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark...类中 load/save函数来读取和保存CSV文件： from pyspark.sql import SQLContext sqlContext = SQLContext(sc) df = sqlContext.load

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Spark Sql系统入门4：spark应用程序中使用spark sql

为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql...# Import Spark SQL from pyspark.sql import HiveContext, Row # Or if you can't include the hive requirements...from pyspark.sql import SQLContext, Row 一旦我们添加我们的imports,我们需要创建HiveContext,或则SQLContext，如果我们引入Hive依赖...hiveCtx = HiveContext(sc) 现在我们有了HiveContext 或则SQLContext，我们准备加载数据和查询。...基本查询例子为了对一个表查询，我们调用HiveContext或则SQLContext的sql()函数.第一个事情，我们需要告诉spark sql关于一些数据的查询。

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Apache Zeppelin 中 Spark 解释器

zeppelin.dep.localrepo local-repo 依赖加载器的本地存储库 zeppelin.pyspark.python python Python命令来运行pyspark zeppelin.spark.concurrentSQL...SparkContext，SQLContext，SparkSession，ZeppelinContext SparkContext，SQLContext和ZeppelinContext会自动创建并显示为变量名...sc，sqlContext并z分别在Scala，Python和R环境中公开。...请注意，Scala / Python / R环境共享相同的SparkContext，SQLContext和ZeppelinContext实例。...Matplotlib集成（pyspark）这两个python和pyspark解释器都内置了对内联可视化的支持matplotlib，这是一个流行的python绘图库。

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show partitions 分区查询

前言查询的分区情况程序 Jupyter # 导入信息 from pyspark.sql import SparkSession, Row from pyspark import SQLContext...from pyspark.sql.functions import udf, col, explode, collect_set, get_json_object, concat_ws, split...from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType, StructType, StructField, ArrayType, MapType

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如何使用Hue上创建一个完整Oozie工作流

/usr/local/anaconda3/bin/python #coding:utf-8 # 初始化sqlContext from pyspark import SparkConf,SparkContext...from pyspark.sql import HiveContext,Row conf=(SparkConf().setAppName('PySparkETL')) sc=SparkContext(...conf=conf) sqlContext = HiveContext(sc) # 加载文本文件并转换成Row. lines = sc.textFile("/tmp/sqoop/part-*") parts...(people) schemaPeople.registerTempTable("people") sqlContext.cacheTable("people") # 执行sql查询，查下条件年龄在...将工作流相关的JDBC驱动包、ETL和Hive脚本放在当前WorkSpace的lib目录下 [28vh6x127v.jpeg] 4.在工作流中添加Sqoop抽数作业 [ox2ani8678.jpeg] 5.添加PySpark

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Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

In [1]: from pyspark.sql.functions import rand, randn In [2]: # 创建一个包含1列10行的DataFrame....In [3]: df = sqlContext.range(0, 10) In [4]: df.show() +--+ |id| +--+ | 0| | 1| | 2| | 3| | 4| | 5| |...In [1]: from pyspark.sql.functions import rand, randn In [2]: # 一个略微不同的方式来生成两个随机的数列 In [3]: df = sqlContext.range...DataFrame的两列的样本协方差可以通过如下方法计算: In [1]: from pyspark.sql.functions import rand In [2]: df = sqlContext.range...In [1]: from pyspark.sql.functions import * In [2]: df = sqlContext.range(0, 10).withColumn('uniform'

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