我试图将爆炸的列添加到dataframe中:
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
# Convenience function for turning JSON strings into DataFrames.
def jsonToDataFrame(json, schema=None):
# SparkSessions are available with Spark 2.0+
reader = spark.read
if schema:
reader.schema(s
我正在尝试从mongo数据库中读取一些文档,并在spark中解析模式。到目前为止,我已经成功地从mongo读取并使用由case类定义的模式将结果mongoRDD转换为DataFrame,但是有一种情况是,mongo集合有一个包含多个数据类型的字段(字符串数组和嵌套对象数组)。到目前为止,我只是将字段解析为一个字符串,然后使用spark的from_json()来解析新模式中的嵌套对象,但是我发现当一个字段不符合模式时,它返回模式中所有字段的null -而不仅仅是不符合的字段。是否有一种方法来解析这一点,以便只有与模式不匹配的字段才会返回null?
//creating mongo test da
我想对我从一个卡夫卡集群中获得的消息流执行tweet情绪分析,该集群反过来从Twitter v2中获取这些消息。
当我尝试应用预先训练过的情感分析管道时,我会收到一条错误消息,上面写着:Exception: target must be either a spark DataFrame, a list of strings or a string,我想知道是否有办法解决这个问题。
我已经检查了文档,在流数据上找不到任何东西。
这是我使用的代码:
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functi
我有一个Dataframe,它有两个类型为String和Seq[MapString,String]的列。类似于:
Name Contact
Alan [(Map(number -> 12345 , type -> home)), (Map(number -> 87878787 , type -> mobile))]
Ben [(Map(number -> 94837593 , type -> job)),(Map(number -> 346 , type -> home))]
因此,我需要的是在字段ud
我想将dataframe的架构拆分为一个集合。我正在尝试这个方法,但是模式被打印成一个字符串。我是否可以将其拆分为每个StructType的集合,以便对其进行操作(比如只从输出中提取数组列)?我试图平平一个复杂的多层次的结构+数组数据。
import org.apache.spark.sql.functions.explode
import org.apache.spark.sql._
val test = sqlContext.read.json(sc.parallelize(Seq("""{"a":1,"b":[2,3],"
Spark 1.6 / Java-7
带有新列的初始数据帧
# adding new column for the UDF computation:
df = df.withColumn("TEMP_COLUMN", lit(null));
UDF函数创建新StructType并将其放入单元格的正确格式是什么?
public static DataFrame compute(SQLContext sqlContext, DataFrame df) {
sqlContext.udf().register("compute", new MyUdf(), ne
我在Spark中有一个RDD,其中的对象基于case类:
ExampleCaseClass(user: User, stuff: Stuff)
我想使用Spark的ML管道,所以我将其转换为Spark数据帧。作为管道的一部分,我希望将其中一列转换为其条目为向量的列。由于我希望该向量的长度随模型的不同而变化,因此应该将其作为特征转换的一部分构建到管道中。
所以我尝试定义一个Transformer,如下所示:
class MyTransformer extends Transformer {
val uid = ""
val num: IntParam = new Int
我正在尝试使用databrick connect在IDE中运行我的databricks笔记本中的一些代码。我似乎想不出如何创建一个简单的数据帧。 使用: import spark.implicits._
var Table_Count = Seq((cdpos_df.count(),I_count,D_count,U_count)).toDF("Table_Count","I_Count","D_Count","U_Count") 给出错误消息value toDF is not a member of Seq[(Long, L