给出S和R的两个数据集,其时间列(t)如下所述:
//snapshot with id at t
case class S(id: String, t: Int)
//reference data at t
case class R(t: Int, fk: String)
//Example test case
val ss: Dataset[S] = Seq(S("a", 1), S("a", 3), S("b", 5), S("b", 7))
.toDS
val rs: Dataset[R] = Se
spark有没有可能自动推断模式并将Dataframe转换为Dataset,而无需程序员为每个连接创建case类? import spark.implicits._
case class DfLeftClass(
id: Long,
name: String,
age: Int
)
val dfLeft = Seq(
(1,"Tim",30),
(2,"John",15),
(3,"Pens",20)
我正在尝试使用joinWith在Spark SQL中连接两个仪表读数的数据集,这样返回的类型就是Dataset(读数,读数)。目标是根据日期列将第一个数据集中的每一行(称为当前)与其在第二个数据集中的上一条记录(称为上一条)进行匹配。 我需要首先加入计量键,然后通过比较日期来加入,找到比当前读数日期(即前一个读数)小的下一个最大日期。 这是我尝试过的,但我认为这太微不足道了。我也得到了一个‘无法解决’的最大错误。 val joined = Current.joinWith(
Previous,
(Current("Meter_Key") === Pre
这个例子已经用Spark2.4.x进行了测试。让我们考虑两个简单的数据格式:
case class Event(user_id: String, v: String)
case class User(user_id: String, name: String)
val events = spark.createDataFrame(Seq(Event("u1", "u1.1"),Event("u1", "u1.2"),Event("u2", "u2.1")))
val users = spark.cr
我正在运行Spark快速入门应用程序: /* SimpleApp.java */
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
public class SimpleApp {
public static void main(String[] args) {
String logFile = "/data/software/spark-2.4.4-bin-without-hadoop/README.md"; // Should be some file
假设我有这些案例类
case class Employee(id: Long, proj_id: Long, office_id: Long, salary: Long)
case class Renumeration(id: Long, amount: Long)
我想使用星火更新一个基于Employee的Renumeration集合
val right: Dataset[Renumeration] = ???
val left: Dataset[Employee] = ???
left.joinWith(broadcast(right),left("proj_id")
以下数据集比较测试失败,出现错误:
Error:(55, 38) Unable to find encoder for type org.apache.spark.sql.Dataset[(String, Long)]. An implicit Encoder[org.apache.spark.sql.Dataset[(String, Long)]] is needed to store org.apache.spark.sql.Dataset[(String, Long)] instances in a Dataset. Primitive types (Int, String, etc)
我正在尝试使用Scala API for Spark,并希望将多个表连接在一起,然后将空值填充为零。
val left = Seq(("bob", 6), ("alice", 10), ("charlie", 4)).toDF("name", "count")
val right = Seq(("alice", 100),("bob", 23)).toDF("name","count")
val df = left.join(right, Seq(
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
在使用python3.9.6和Spark3.3.1运行pyspark时,我得到了错误"java.net.SocketTimeoutException: Accept timed“。
源代码:
import json
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import StringType
with open('config.json') as cfg:
json_data = json.load(cfg