我是spark的新手,我想知道这是否会改变内存消耗以及如何将任务分配给它的工作人员。请看下面这个最小的例子,让你能够理解我的要求。 # import thing for the pandas udf
import pyspark.sql.functions as F
import pyspark.sql.types as T
# for creating minimal example
import pandas as pd
import numpy as np
#create minimal example
df_minimal_example = pd.DataFrame({"
我有以下DDL:
CREATE TABLE mykeyspace.mytable (
a text,
b text,
c text,
d text,
e text,
starttime timestamp,
endtime timestamp,
PRIMARY KEY ((a, b, c), d, e, starttime, endtime)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (d ASC, e ASC, starttime ASC, endtime ASC)
只有以下SELECT/DELETE查询:
SELECT */DELETE FROM mytable WHERE a
我在Hadoop中有一个表,其中包含70亿个字符串,这些字符串本身可以包含任何内容。我需要从包含字符串的列中删除每个名称。一个示例字符串是“John to to the park”,我需要将“John”从其中删除,理想情况下只需替换为“name”即可。 在'John and Mary to to market‘的情况下,输出将是'NAME and NAME to market’。 为了支持这一点,我有一个最频繁出现的20k名称的有序列表。 我有权访问Hue (Hive,Impala)和Zeppelin (Spark,Python和库)来执行此操作。 我已经在数据库中尝试过了,
我正在尝试使用AWS GLUE和pyspark来使用Python Faker库生成假数据。我对pyspark不是很熟悉,我想找到最快的方法来生成假数据(最高可达10TB)。特别是,我现在使用的基于行的生成大约需要15分钟才能生成1.5 gb:
import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from aws
下面是我为Python3.9和Spark3.1.1使用的包:
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.feature import VectorAssemble, StringIndexer
from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import MultilabelClassificati
我在PySpark上有一个三列的数据格式,我正在尝试在它上执行相当于RANK() OVER(PARTITION BY ... ORDER BY ...)的操作。dataframe df看起来像:
col1, col2, score
A , B , 0.500
...
我知道我可以使用窗口函数来实现这一点:
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql import functions as F
windowSpec = Window.partitionBy(df['col1']).orderBy(df[&
我是mySQL的新手。我有一个图书表格,我希望用户能够搜索图书并找到特定的图书。
books表格列:
======================
publisher
writer
name
price
publishing date
etc.
如何查询此表才能找到具有良好性能的专书?我现在所做的是:
SELECT name,writer,publisher,price
FROM books
WHERE publisher='publisher'
AND writer='wirter'
AND name='name'
AND price&
在具有4个CPU的Ubuntu16.04虚拟机上,我对pyspark和纯python的性能进行了简单的比较。我在有4个cpus的虚拟机上以本地安装的方式运行spark。
#!/home/python3/venv/bin/python3
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from operator import add
from datetime import datetime
spark = SparkSession.builder.appName('ai_project').getOrCreate()
l