我有一个dataframe,它在一个列中存储一个JSON对象。我希望处理JSON对象来创建一个新的dataframe (列的数目和类型不同,每行将从JSON对象生成n个新行)。我在下面编写了这样的逻辑:在迭代原始数据集时,将字典(行)附加到列表中。
data = []
def process_row_data(row):
global data
for item in row.json_object['obj']:
# create a dictionary to represent each row of a new dataframe
当使用spark submit命令在EMR集群上运行python脚本时,进程卡住了10% (可以通过yarn application --list看到),当我检查日志时,所有内核执行器都显示了以下类型的消息,因为最近出现了错误: Could not find valid SPARK_HOME while searching ['/mnt1/yarn/usercache/hadoop/appcache/application_x_0001', '/mnt/yarn/usercache/hadoop/filecache/11/pyspark.zip/pyspark'
有人能帮助解决这个问题吗?它没有显示名为'numpy‘的模块,但我已经在笔记本中安装并导入了它。 Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.runJob.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 223.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage
我收到一条奇怪的错误信息
15/01/26 13:05:12 INFO spark.SparkContext: Created broadcast 0 from wholeTextFiles at NativeMethodAccessorImpl.java:-2
Traceback (most recent call last):
File "/home/user/inverted-index.py", line 78, in <module>
print sc.wholeTextFiles(data_dir).flatMap(update).top(1
我有一个Spark dataframe,其中包含一个列,其中包含部分行的重复单词: id source_value
1 Peter, Julia, Peter, Michael
2 NULL
3 Michael, Sara, Michael
4 John 我需要创建一个列,其中将排除每行中重复的单词: id result_value
1 Peter, Julia, Michael
2 NULL
3 Michael, Sara
4 John 使用PySpark实现这一点的最佳方法是什么?
我有一组服务器,它们之间具有依赖关系,执行特定角色,即
web server -> application server -> database server
我有厨师食谱,可以用这些角色构建节点。我正在使用Chef生成每个节点的主机文件,并使用。到目前一切尚好。我不能完全理解的是如何灵活地表示具有不同角色的节点之间的关系。
灵活地说,我的意思是在开发中,我可能只有一个节点完成所有三个角色,而在分期和生产环境中,每个角色至少有一个节点。
我不清楚如何参数化主机文件的生成来满足这一要求。其他人是如何处理这个问题的?
提前谢谢。
我正尝试在PySpark中运行一个自定义的HDFS阅读器类。这个类是用Java语言编写的,我需要从PySpark访问它,可以从shell访问,也可以通过spark-submit访问。
在PySpark中,我从SparkContext检索JavaGateway (sc._gateway)。
假设我有一个类:
package org.foo.module
public class Foo {
public int fooMethod() {
return 1;
}
}
我尝试将其打包到一个jar中,并将其与--jar选项一起传递给pyspark,然后运行:
f
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'] =