我正在尝试运行中给出的Spark / Python的Logistic回归示例,并且已经成功地使用了Spark1.6和Python2.7。
现在我必须将它移到Spark2.1和Python3.5( 3.6是不兼容的),我正在使用Ubuntu16.04中的木星笔记本
这段代码工作正常
# Evaluate the model on training data
labelsAndPreds = modelInput.map(lambda p: (p.label, LRmodel.predict(p.features)))
print(labelsAndPreds.count())
print(lab
在使用SQL databricks时,我尝试从增量表创建一个新表,并添加一个新的空列。Databricks不能生成空列,如果我填充新生成的列,它可以正常工作。如何在现有增量表的基础上向新表中添加空列? Does not work when NULL 当我填充该列时,它起作用了。 It Works when filled with 1 它返回以下错误: com.databricks.backend.common.rpc.DatabricksExceptions$SQLExecutionException: org.apache.spark.sql.catalyst.errors.packa
(火花2.0.2)
这里的问题是,当您有不同模式的分割文件并在读取期间强制使用模式时,问题就会出现。即使可以打印架构并运行show() ok,也不能对缺少的列应用任何筛选逻辑。
下面是两个示意图示例:
// assuming you are running this code in a spark REPL
import spark.implicits._
case class Foo(i: Int)
case class Bar(i: Int, j: Int)
因此,Bar包含了Foo的所有字段,并添加了一个(j)。在现实生活中,当您从模式Foo开始,然后决定需要更多的字段并以模式Bar
我正在尝试在多个列上应用字符串索引器。以下是我的代码
val stringIndexers = Categorical_Model.map { colName =>new StringIndexer().setInputCol(colName).setOutputCol(colName + "_indexed")}
var dfStringIndexed = stringIndexers(0).fit(df3).transform(df3) // 'fit's a model then 'transform's data
for(x<
我的主表在SQL Server中,我希望根据主表(在SQL server DB中)和目标表(在配置单元中)之间有3列匹配的条件来更新表中的一些列。这两个表都有多列,但我只对6列感兴趣,如下所示:
我想要在主表中更新的3列是
"INSPECTED_BY", "INSPECTION_COMMENTS" and "SIGNED_BY"
我想要用作匹配条件的列有
"SERVICE_NUMBER", "PART_ID" and "LOTID"
我尝试了下面的代码,但它给出了一个NullPointerExcep
我正在尝试过滤从oracle读取的一列数据,如下所示
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit, when}
val df0 = df_org.filter(col("fiscal_year").isNotNull())
当我做这件事时,我会犯以下错误:
java.lang.RuntimeException: Unsupported literal type class scala.runtime.BoxedUnit ()
at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Lit
我使用StructType定义了一个模式,用于读取Redsfhit中的数据帧。该表具有350+列,其中许多列被配置为布尔值。
从该表中卸载数据后,我尝试使用我创建的Schema读取数据。但是我希望读取的每个BooleanType列都有"f“/ "t”值。这会导致解析异常。例外情况是:
java.lang.IllegalArgumentException: For input string: "f"
at scala.collection.immutable.StringLike$class.parseBoolean(StringLike.scala:290)
a
我正面临一个问题,我的火花工作被困在当地,而运行在IntelliJ的想法。我的工作一直持续到一个阶段,比如完成200个任务中的199个,或者完成3个任务中的一个,然后被困在那里。
我试图在IDE中使用评估表达式查看正在发生的事情,并注意到了一个奇怪的问题。如果我使用的是myDf.rdd.map(r => r).cache()
java.io.IOException: Class not found
at org.apache.xbean.asm5.ClassReader.a(Unknown Source)
at org.apache.xbean.asm5.ClassReader.<
我在投机模式下运行Spark作业。我有大约500个任务和大约500个文件的1 GB gz压缩。我一直在每个作业中,对于1-2个任务,附加的错误在之后重新运行几十次(阻止作业完成)。
org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:缺少随机播放0的输出位置
你知道这个问题的意义是什么吗?如何克服它?
org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for shuffle 0
at org.apache.spar
我在Apache spark (pyspark)中训练了一个逻辑回归模型,并用它评估了一些测试数据……像这样..。
# Split into train and test sets
train, test = data.randomSplit([.8, .2], seed=1337)
# Train a model
model = LogisticRegressionWithLBFGS.train(train)
# Print the coefficients
print(model.weights)
# Evaluate the test data
predictions =
在我的应用程序中使用了Neo4j数据库,它的凭据在application.conf文件中定义,该文件存储在Project文件夹/application.conf中。我已经为该项目创建了一个Dockerfile以及Dockerfile文件,并且我希望将neo4j连接URL更改为Dockerfile中的环境参数。如何使用Dockerfile或Dockerfile更改application.conf文件中的字段值?
下面是信任文件的外观:
neo4j{
url= "bolt://localhost:7687"
user = "user"
pas
我正在开发一个Spark程序,并收到以下异常:
16/11/07 15:58:25 ERROR yarn.ApplicationMaster: User class threw exception: java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after [3000 seconds]
java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after [3000 seconds]
at scala.concurrent.impl.Promise$Default
我有一个简单的单词计数程序打包为object
object MyApp {
val path = "file:///home/sergey/spark/spark-2.2.0/README.md"
val readMe = sc.textFile(path)
val stop = List("to","the","a")
val res = (readMe
.flatMap(_.split("\\W+"))
.filter(_.length > 0)
.map(
我有一个带有pandas.tslib.Timestamp类型时间戳列的熊猫数据。我看了一下“createDataFrame”()中的pyspark源代码,它们似乎将数据转换为numpy记录数组,并将其转换为列表:
data = [r.tolist() for r in data.to_records(index=False)]
但是,时间戳类型在此过程中转换为一个longs列表:
> df = pd.DataFrame(pd.date_range(start=datetime.datetime.now(),periods=5,freq='s'))
> df
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