对于我正在为客户开发的应用程序,我有一个大型的高尔夫球场SQLite数据库,该数据库重新填充了新的数据,作为版本化更新的一部分,即将新数据添加到数据库中已有的记录中。
这些更新的一部分是数字数据和文本数据的混合,这些数据自动导出为带有逗号分隔符的.txt文件(但也可以导出为.rtf,尽管我认为.txt使用起来要容易得多)。给出了这样一个输出.txt文件的示例。
处理读取.txt文件并从每一行获取每个值的代码是
// Insert records from csv file into database
BufferedReader reader = new BufferedRea
我的PySpark代码直接在hadoop集群中运行。但是当我打开这个文件时,它给出了这个错误:IOError: Errno 2没有这样的文件或目录:
with open("/tmp/CIP_UTILITIES/newjsonfile.json", "w") as fp:
json.dump("json_output", fp)
我正在尝试理解DataFrame列类型。当然,DataFrame不是一个物化的对象,它只是一组Spark的指令,将来要转换成代码。但我认为,这个类型列表代表了在执行操作时JVM中可能出现的对象类型。
import pyspark
import pyspark.sql.types as T
import pyspark.sql.functions as F
data = [0, 3, 0, 4]
d = {}
d['DenseVector'] = pyspark.ml.linalg.DenseVector(data)
d['old_DenseVector'] =
我正在构建一个数据管道,它使用json格式的RESTApi数据并推送到Spark Dataframe。Spark版本: 2.4.4 但是得到的错误是 df = SQLContext.jsonRDD(rdd)
AttributeError: type object 'SQLContext' has no attribute 'jsonRDD' 代码: from pyspark import SparkConf,SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from urllib import urlopen
当试图通过Submit或Zeppelin运行一些代码时,我得到了以下错误:"_pickle.PicklingError:来自__ newobj __ args的args有错误的类“
我看过有同样问题的帖子,对这个问题没有太多的洞察力。
跟踪(包括下面的内容)指向我使用的其中一个udfs:
udf_stop_words = udf(stop_words, ArrayType(StringType()))
def stop_words(words):
return list(word.lower() for word in words if word.lower() not in
我正在尝试使用pyspark将数据从每天的批处理发送到Kafka主题,但目前我收到了以下错误:
文件跟踪(最近一次调用):文件"",第5行,文件"/usr/local/rms/lib/hdp26_c5000/spark2/python/pyspark/sql/readwriter.py",第548行,保存self._jwrite.save()文件"/usr/local/rms/lib/hdp26_c5000/spark2/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip/py4j/java_gateway.py",第1133行,在 c