如何执行不是程序驱动程序部分的例程的火花sql查询?
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
def doWork(rec):
data = SQLContext.sql("select * from zip_data where STATEFP ='{sfp}' and COUNTYFP = '{cfp}' ".format(sfp=rec[0], cfp=rec[1]))
我正在使用Pyspark 3.1.1中的monotonically_increasing_id()函数创建索引。 我知道该函数的具体特征,但它们不能解释我的问题。 创建索引后,我对创建的索引应用collect_list()函数进行简单的聚合。 如果我比较结果,索引在某些情况下会发生变化,特别是在输入数据不是太小的情况下,特别是在长期范围的上端。 完整示例代码: import random
import string
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as f
from pyspark
我正在尝试使用RDKit生成分子描述符,然后使用Spark对它们执行机器学习。我已经设法生成了描述符,并且我找到了。这段代码从以svmlight格式存储的文件中加载数据帧,我可以使用dump_svmlight_file创建这样的文件,但写入文件感觉并不是很“闪亮”。
我已经走了这么远:
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem
from rdkit.Chem import DataStructs
import numpy as np
from sklearn.datasets import dump_svmlight_file
我希望在以前创建的列表中做一个减缩。在输出中,结果显示"'map‘对象不可调用“,或者删除它返回的列表"<map对象at 0x7fc398d98670>”
我不知道这个错误是从哪里来的。
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession, Row
from pyspark.sql.types import MapType, StringType
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import StructTy
我正在尝试创建一个tempview,这样我就可以使用sql进行建模了。
我用过的图书馆:
import sys
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame
from awsglue.job import Job
from pyspark.sql import SQLContext
from pys
调用下面的对象时出错是在不丢失空值的情况下分解dataframe中的数组,但在调用列时我得到错误,说对象没有属性‘_ code.This _ object _id’。需要帮助,在其他方式调用列,可以工作。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import DataFrame
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import ArrayType
from pyspark.sql.functions import *
from functools import
我正在学习Spark,当我使用Spark处理Python对象的列表时,我遇到了一个问题。以下是我的代码:
import numpy as np
from pyspark import SparkConf, SparkContext
### Definition of Class A
class A:
def __init__(self, n):
self.num = n
### Function "display"
def display(s):
print s.num
return s
def main():
##
当转换为DenseVector时,StringType输出中的额外值是多少?
以下内容应可重复使用。
spark = pyspark.sql.SparkSession.builder.getOrCreate()
spark.version
# u'2.2.0.cloudera1'
from pyspark.ml.linalg import DenseVector
import pyspark.sql.functions as F
import pyspark.sql.types as T
testdf = spark.createDataFrame([\
我有一个字典的RDD,我想得到一个只包含不同元素的RDD。但是,当我试图打电话给
rdd.distinct()
PySpark给出了以下错误
TypeError: unhashable type: 'dict'
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$1.read(PythonRDD.scala:166)
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$1.<init>(PythonRDD.scala:207)
at org.ap