我已将csv文件读入pyspark dataframe。现在,如果我在when()子句中应用条件,那么当条件在runtime之前给出时,它会很好地工作。
import pandas as pd
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql import functions
from pyspark.sql.functions import col
sc = SparkContext('local', 'example')
sql_sc =
我在Databricks的Pyspark环境中工作,有一个pyspark数据框架,我将其称为df。 我需要将这个spark数据帧推送到csv文件中,我无法这样做。虽然没有弹出错误,但数据帧没有复制到csv中。下面是通用代码 path = “ “ #CSV File Location
header = “This is the header of the file"
With open(path,”a”) as f:
f.write(header+”\n”)
df.write.csv(path=path,format=“csv”,mode=“append”)
我正在使用电子病历中的蜂巢Metastore。
我可以通过HiveSQL或SparkSQL手动查询表。
但是当我在星火作业中使用相同的表时,它会说表或视图找不到
File "/usr/lib/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/utils.py", line 69, in deco pyspark.sql.utils.AnalysisException:
u"Table or view not found: `logan_test`.`salary_csv`; line 1 pos 21;
'Aggregate
我正在使用PySpark并加载一个csv文件。我有一个带有欧洲格式数字的列,这意味着逗号代替了点,反之亦然。
例如:我使用2.416,67而不是2,416.67。
My data in .csv file looks like this -
ID; Revenue
21; 2.645,45
23; 31.147,05
.
.
55; 1.009,11
在熊猫中,通过在decimal=','和thousands='.'选项中指定pd.read_csv()来读取欧洲格式,可以轻松地读取这样的文件。
Pandas代码:
import pa
我在逗号分隔的文件中有数据,我已经将其加载到spark数据框中:数据如下:
A B C
1 2 3
4 5 6
7 8 9
我想在spark中使用pyspark将上面的数据帧转换为:
A B C
A_1 B_2 C_3
A_4 B_5 C_6
--------------
然后使用pyspark将其转换为list of list:
[[ A_1 , B_2 , C_3],[A_4 , B_5 , C_6]]
然后在上述数据集上使用pyspark运行FP增长算法。
我尝试过的代码如下:
from pyspark.sql.functions im
我尝试在databricks中运行以下代码,以便调用spark会话并使用它打开csv文件:
spark
fireServiceCallsDF = spark.read.csv('/mnt/sf_open_data/fire_dept_calls_for_service/Fire_Department_Calls_for_Service.csv', header=True, inferSchema=True)
我得到了以下错误:
NameError:name 'spark' is not defined
你知道可能出了什么问题吗?
我还试着运行:
from py
我试图在Yarn框架上以客户端模式读取本地文件。我也无法在客户端模式下访问本地文件。
import os
import pyspark.sql.functions as F
from os import listdir, path
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import argparse
from pyspark import SparkFiles
from pyspark.sql import SparkSession
def main():
spark = SparkSession \
.builder \
我有一个同事保存的.yml文件。我无法使用conda env create -f file.yml重新创建环境(在Ubuntu上使用anaconda和miniconda,以及两者的官方docker镜像)
我尝试将- conda-forge添加到channels中,但这并没有改变任何事情,我仍然得到:
Collecting pyspark==2.1.1
Could not find a version that satisfies the requirement pyspark==2.1.1 (from versions: )
No matching distribution found f