我有一个DataFrame (转换为RDD),并希望重新分区,以便每个键(第一列)都有自己的分区。这是我所做的:
# Repartition to # key partitions and map each row to a partition given their key rank
my_rdd = df.rdd.partitionBy(len(keys), lambda row: int(row[0]))
但是,当我试图将它映射回DataFrame或保存它时,我得到了这个错误:
Caused by: org.apache.spark.api.python.PythonException:
我尝试在循环的每个迭代中将一个条目附加到现有的RDD。到目前为止,我的代码是:
var newY = sc.emptyRDD[MatrixEntry]
for (j <- 0 until 8000) {
var arrTmp = Array(MatrixEntry(j, j, 1))
var rddTmp = sc.parallelize(arrTmp)
newY = newY.union(rddTmp)
}
在进行这8000次迭代时,当我尝试从该RDD中获取(10)时,我得到了一个错误,但如果我尝试使用较小的数字,一切都是正常的。error Exception in thr
我正在尝试并行运行大量的k-means。我有一个房间和它的大量数据,我想计算每个房间的集群。所以我有
roomsSignals[(room:String, signals:List[org.apache.spark.mllib.linalg.Vector]]
roomsSignals.map{l=>
val data=sc.parallelize(l.signals)
val clusterCenters=2
val model = KMeans.train(data, clusterCenters, 5)
model.clusterCenters.map { r =>
我用的是笔记本。所以火花基本上是在互动模式下运行的。这里我不能使用闭包变量,因为齐柏林飞艇抛出了org.apache.spark.SparkException: Task not serializable,因为它试图序列化整个段落(更大的闭包)。
因此,如果没有闭包方法,我只能将map作为列传递给UDF。
我收集了一张从已销毁的RDD中收集的地图:
final val idxMap = idxMapRdd.collectAsMap
它正被用于星火变换中:
def labelStr(predictions: WrappedArray[Double], idxMap: Map[Double, St
我无法在scala中并行化一个列表,获取java.lang.NullPointerException
messages.foreachRDD( rdd => {
for(avroLine <- rdd){
val record = Injection.injection.invert(avroLine.getBytes).get
val field1Value = record.get("username")
val jsonStrings=Seq(record.toString())
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
sessionIdList的类型为:
scala> sessionIdList
res19: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[17] at distinct at <console>:30
当我尝试运行下面的代码时:
val x = sc.parallelize(List(1,2,3))
val cartesianComp = x.cartesian(x).map(x => (x))
val kDistanceNeighbourhood = sessionIdList.map(s => {
ca
我试图使用DataFrame/datasets为某个类类型编写一个parquet读/写类
类模式:
class A {
long count;
List<B> listOfValues;
}
class B {
String id;
long count;
}
代码:
String path = "some path";
List<A> entries = somerandomAentries();
JavaRDD<A> rdd = sc.parallelize(entries, 1);
DataFrame d
所以我创建了一个调用Python脚本并执行PySpark转换的作业。然而,当我从AWS Cloudwatch查看Output时,输出中有许多对我来说并不重要的信息。例如: at org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDD$$anon$1.liftedTree1$1(NewHadoopRDD.scala:199)
at org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDD$$anon$1.<init>(NewHadoopRDD.scala:196)
at org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDD.compute(New
parallelize整数并尝试另存为文本文件,如下所示:
scala> val test = sc.parallelize(List(12,2,3,4))
test: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24
另存为文本文件
scala> test.saveAsTextFile("/test")
错误堆栈跟踪如下:
java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.mapre
我正在尝试将拥抱脸升级到我们目前的版本2.11。当我通过pip安装transformers=={任意版本}在azure笔记本中安装任何较新版本的转换器时,我在执行过程中会收到以下错误。我对此非常陌生,但是任何关于故障排除方法的反馈都将不胜感激。谢谢。
org.apache.spark.SparkException: Cloned Python environment not found at /local_disk0/.ephemeral_nfs/envs/pythonEnv-89bc8046-d7ae-4968-b280-fc233a9bf3e4
at org.apache.spark.ap
我正在使用Apache 2.1.0、Apache连接器2.0.0-M3和Cassandra驱动程序核心3.0.0,当我试图执行该程序时,我得到了以下错误:
17/01/19 10:38:27 WARN TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 1.0 (TID 5, 10.10.10.51, executor 1): java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class com.datastax.driver.core.Cluster
at com.datastax.spark.conn
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