我想做并行处理在for循环中使用吡火花。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.master('yarn').appName('myAppName').getOrCreate()
spark.conf.set("mapreduce.fileoutputcommitter.marksuccessfuljobs", "false")
data = [a,b,c]
for i in data:
try:
df =
我需要parallelize我的数据集,但是,当我试图使用重新分区的数据实例化一个RowMatrix时,会发生type mismatch错误。
下面是读取和重新分区数据的代码:
val data = sc.textFile("data.txt.gz").flatMap(r => r.split(' ') match {
case Array(doc, word, count) => Some((doc.toInt, (word.toInt - 1, count.toDouble)))
case _ => None
}).groupByK
我正在对抛出SparkSession的Object is not an instance of declaring class执行查询,下面是下面的代码
Dataset<Row> results = spark.sql("SELECT t1.someCol FROM table1 t1 join table2 t2 on t1.someCol=t2.someCol");
results.count();
异常发生在方法count()期间。
我还观察到,如果查询是简单的select col from table1,则运行良好,但上面的联接查询会导致错误。
我正
我在一个机器学习项目中遇到了一些问题。我使用XGBoost对仓库项目的供应进行预测,并尝试使用hyperopt和mlflow来选择最佳的超级参数。
这是代码:
import pandas as pd
import glob
import holidays
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
from sklearn import metrics,model_selection
from sklearn.model_selection import train_test_split
我最近发现,在UDF中添加并行计算(例如使用并行集合)可以显著提高性能,即使在local[1]模式下运行spark或使用具有一个执行器和一个核心的Yarn时也是如此。
例如,在local[1]模式下,Spark-Jobs会消耗尽可能多的CPU (即,如果我有8个核心,使用top测量,则为800% )。
这似乎很奇怪,因为我认为Spark (或纱线)限制了每个Spark应用程序的CPU使用率?
所以我想知道为什么会这样,是否建议在spark中使用并行处理/多线程,或者我应该坚持sparks并行模式?
这里是一个要玩的例子(在一个实例和一个核心的纱线客户端模式下测量的时间)
case class
我有下面用Java编写的spark代码的逻辑流程。我需要捕获每个第i次迭代的时间。
// Start Spark Job - create configuration and spark context
for ( i < 10)
{
log.info("Start Time of i" + new Date())
DataFrameObj.Count
sqlContext.sql("select * from employee")
SaveAsTextFile
log.info("End Time Time of i&
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.commons.lang.time.StopWatch;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Prime {
//Method to calculate and count the prime numbe
我正在使用PySpark中的机器学习,并且使用的是RandomForestClassifier。到目前为止,我一直在使用Sklearn。我正在使用CrossValidator来调整参数并获得最佳模型。下面是取自Spark网站的示例代码。
根据我所读到的内容,我不明白spark是否也分发了参数调整,或者它与Sklearn的GridSearchCV的情况相同。
任何帮助都将不胜感激。
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.eva
因此,我尝试使用SparkML设置交叉验证,但我得到一个运行时错误,说明
"value setParallelism is not a member of org.apache.spark.ml.tuning.CrossValidator"
我目前正在关注spark页面教程。我对此是新的,所以任何帮助都是感激的。Bellow是我的代码片段:
import org.apache.spark.ml.{Pipeline, PipelineModel}
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
impor
我收集了30万点,我想计算它们之间的距离。
id x y
0 0 1 0
1 1 28 76
…
因此,我在这些点之间做了一个笛卡儿积,然后我过滤,因为我只保留一个点的组合。实际上,就我的目的而言,(0, 1)与(1,0)之间的距离是相同的。
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import Intege
我有一个火花作业,在第0阶段有几十万个任务(300000个或更多的任务),然后在洗牌过程中,以下异常抛到驱动端:
util.Utils: Suppressing exception in finally: null
java.lang.OutOfMemoryError at
java.io.ByteArrayOutputStream.hugeCapacity(ByteArrayOutputStream.java:123) at
java.io.ByteArrayOutputStream.grow(ByteArrayOutputStream.java:117) at
java.io.By
我有些关于星火框架的问题。
首先,如果我想编写一些运行在星星团上的应用程序,那么遵循地图减少过程是不可避免的吗?由于要遵循map-还原过程,许多代码必须更改为并行化表单,所以我正在寻找一些简单的方法来将当前的项目移动到代码很少变化的集群中。
第二是关于火花壳.我尝试使用以下代码在集群上启动星火壳:MASTER=spark://IP:PORT ./bin/spark-shell。然后,我在星火壳上编写了一些scala代码,例如:
var count1=0
var ntimes=10000
var index=0
while(index<ntimes)
{
index+=1
val t1 =
例如,我们有一个拼图文件,其中包含2000个股票代码在过去3年的收盘价,我们想要计算每个股票代码的5日移动平均值。
所以我创建了一个spark SQLContext然后
val marketData = sqlcontext.sql("select DATE, SYMBOL, PRICE from stockdata order by DATE").cache()
为了获得符号列表,
val symbols = marketData.select("SYMBOL").distinct().collect()
下面是for循环:
for (symbol <-
我想使用spark的parallelize属性来并行计算多个spark数据帧。 我要做的是:获取一个IDList的id (由超过100000个元素组成),从数据库中查询df(id)并在df上执行算法。 def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("scTest")
val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
val sparkSession = org.apache.spark.
我有一个包含50,000个JSON文件的RDD,需要写到Spark (Databricks)的挂载目录中。挂载的路径看起来类似于/mnt/myblob/mydata (使用Azure)。我尝试了以下方法,但发现我不能在Spark作业中使用dbutils。 def write_json(output_path, json_data):
dbutils.fs.put(output_path, json_data) 我现在要做的就是把数据带到本地(驱动程序),然后调用write_json方法。 records = my_rdd.collect()
for r in records: