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Spark中的Sum出错

可能是由于以下几个原因导致的：

数据类型不匹配：在进行Sum操作时，Spark要求被操作的数据类型必须是数值型，如果数据类型不匹配，就会出错。可以通过检查数据类型并进行必要的类型转换来解决该问题。
数据缺失或异常值：如果数据中存在缺失值或异常值，Sum操作可能会出错。可以通过过滤掉缺失值或异常值，或者使用其他处理方法（如填充、插值等）来解决该问题。
内存溢出：如果数据量过大，内存不足以容纳所有数据，Sum操作可能会导致内存溢出错误。可以通过增加内存或者对数据进行分片处理来解决该问题。
数据格式错误：如果数据的格式不符合Sum操作的要求，例如字符串类型的数据无法进行Sum操作，就会出错。可以通过检查数据格式并进行必要的格式转换来解决该问题。
数据分区错误：如果数据没有正确地进行分区，Sum操作可能会出错。可以通过重新分区或者调整分区策略来解决该问题。

对于Spark中的Sum出错问题，可以使用腾讯云的分布式计算服务TencentDB for Apache Spark来进行解决。TencentDB for Apache Spark是腾讯云提供的一种基于Apache Spark的大数据分析和处理服务，具有高性能、高可靠性和高扩展性的特点。通过使用TencentDB for Apache Spark，可以方便地进行数据处理和分析，并且能够灵活地调整计算资源以满足不同的需求。

更多关于TencentDB for Apache Spark的信息和产品介绍，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/product/spark

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'] = "/Users/play/software/spark" # 绝对路径 # sys.path.append("/Users/play/software/spark/python") # print... os.environ['SPARK_HOME'] from pyspark import SparkContext, SparkConf # Initialize SparkContext # sc ...= SparkContext('local') conf = SparkConf().setAppName("The GMV Sum BeiBei") conf.set('spark.logConf',... = sum(num) # sum(money) / float(len(money)) sale_money_sum = sum(money) # SPU 每小时销售额>0的商品个数 spu_sale...lst) set1 = reduce(set.union, [set(x) for x in spu_sale.values()]) spu_sale_sum = len(set1) # 商品去重后的总数

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