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在读取这些文件之后，我想对数据帧执行过滤操作。 但在执行过滤操作时，会再次从s3存储桶下载数据。如何避免数据帧重新加载？ 在过滤操作之前，我已经尝试过缓存和/或持久化数据帧。但是，数据还是从s3存储桶中以某种方式再次被拉了出来。var df = spark.read.json("path_to_s3_bucket/*.json")
df.persist(StorageLevel.MEMORY_
浏览 6提问于2019-09-05得票数 0
在使用spark、*Spark sql join*和*spark dataframe join*从HBASE获取和操作数据时，哪个更快？
浏览 2提问于2016-06-01得票数 2
我想知道更多关于在Apache ( PySpark )中使用Catalyst Optimizer的信息，在pyspark数据帧中使用Catalyst Optimizer是可能的。
浏览 23提问于2019-05-18得票数 1
我有一个13M行的pyspark数据帧，我想把它转换成pandas数据帧。然后，将根据其他参数以不同的频率(例如1秒、1分钟、10分钟)对数据帧进行重新采样以进行进一步分析。从文献[，]中，我发现使用以下任何一行都可以加快pyspark到pandas数据帧之间的转换：
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "
浏览 11提问于2021-11-19得票数 0
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Spark ML:平滑输入数据
、、、、
通过使用Spark开发一个新的ML项目，我们希望首先平滑输入数据，以便有更少的噪音(然后更好的结果，因为我们可能用很少的数据进行训练)。奇怪的是，我在Spark-ML中找不到平滑滤波器(像卡尔曼滤波器一样)。Spark-ML用户是自己开发的，还是不先过滤输入数据？有这样的实现吗？
浏览 22提问于2019-01-16得票数 0
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我正在运行这段代码： val city = listOfCities.value(i) val data = getDataFromQueries(redshiftConnector, sparkSession, city) pidData.p_l
浏览 11提问于2017-03-02得票数 2
我有一个大的Spark数据帧，其中包含各种财务信息，假设模式如下所示： Amount
0 10.000 5.001 15.15 我想要做的是迭代我的金额数据</
浏览 13提问于2020-07-22得票数 1
在SQL代码中使用子查询具有显著的性能优势，但是想知道这在Pyspark中是否会由于DAG中的优化而不相关。因此，如果有人能够解释相对性能权衡，这将是有帮助的，如果有权衡的话。
浏览 1提问于2020-04-08得票数 0
我通过拼图文件将大量数据读入到数据帧中。我注意到大量的列都有1,0，-1作为值，因此可以从Int类型转换为Byte类型，以节省内存。我是Spark的新手，可能不完全理解ByteType的内部原理，那么我应该如何开始将这些列设置为Spark的？
浏览 3提问于2018-02-01得票数 5
考虑到我有一个数据帧df和一个模式myschema，我如何继续以avro格式将数据帧写入kafka主题？
Q2。如果我们不考虑udf，有没有什么优化的方法？大多数可用的解决方案都是针对spark > 2.4的，它们有内置的avro函数可供使用。
浏览 4提问于2020-05-19得票数 0
在spark中，人们也可以使用spark api函数来编写sql查询。应该始终使用ReduceByKey而不是groupbykey，因为它可以防止更多的混洗。我想知道，当您通过注册数据帧来使用sql查询时，我们如何使用reduceby？在sql查询中，只有group by，没有reduce。在内部，使用reduceBykey比使用group by更优化吗？
浏览 21提问于2020-09-07得票数 0
我用spark.createDataFrame([]，schema)创建了一个空的spark数据框，然后从列表中添加行，但是访问数据框( count-collect)花费了太多的时间，而不是在这个数据框上对于从Csv文件创建的数据框上的1000行，函数dataframe.count()耗时300ms，但对于从模式创建的空数据框，则需要4秒。这里的差异是从哪里来的？FloatType(),True),
StructField(&#
浏览 28提问于2019-07-02得票数 0
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我有两个数据帧A和B。A有30列- reason1,reason2.......reason30现在，我需要在B中查找所有以reason*开头的列，并在数据帧A的一列中获取相应的值。因此，最终的数据帧将具有reason1,reason2.......reason30, value
我试图将每一列与其他数据帧连接起来，但这不是一种整洁的方法。请帮助我使用spark/scala获得<em
浏览 9提问于2021-05-17得票数 0
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方法1:我的输入数据是一堆json文件。经过预处理后，输出为pandas数据帧格式，该格式将写入Azure SQL数据库表。方法2:我已经实现了delta lake，其中输出pandas数据帧被转换为Spark数据帧，然后将数据插入到分区的Delta Table中。这个过程很简单，而且将pandas数据帧转换为spark数据帧所
浏览 8提问于2020-10-28得票数 1
我正在尝试加入两个数据帧，一个大约是1000万条记录，另一个大约是其中的1/3。at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$executeQuery$1.apply(SparkPlan.scala:135)at org.apache.spark.sql.execution.FilterExec.consume(basicPhysicalOp
浏览 5提问于2017-11-21得票数 0
我试图在3 DataFrames上运行一系列的转换。每次转换之后，我希望持久化DF并将其保存到文本文件中。我正在做的步骤如下。创建DF1创建DF3(没有坚持，还没有保存)通过加入DF1和DF2创建结果-df1保存到文本文件通过将结果-DF1 1和DF3连接起来创建结果-df2保存到文本文件通过将结果-df2和DF4连接起来创建结果-df3保存到文本文件在Step1创建的任务数量是601
在Step2创建的任务数为10
浏览 5提问于2016-02-20得票数 0
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我在Spark 2.4中有两个数据帧，它们的大小几乎相同。每个都有大约4000万条记录。一种是通过简单地从S3加载数据帧生成的，另一种是加载一堆数据帧并使用sparkSQL生成大型数据帧。然后我将这两个数据帧多次连接到多个数据帧中，并尝试将它们作为CSV写入S3……然而，我看到我的写入时间超过了30分钟，我不确定它是否正在重新评估数据帧<
浏览 12提问于2020-05-14得票数 0
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这个问题在这里已经有答案了： 在Spark SQL中编写SQL与使用Dataframe API(4个答案) 4天前就关门了。用Dataframe API格式而不是Spark.sql查询编写代码有什么显著的优势吗？ 我想知道催化剂优化器是否也会对spark.sql查询起作用。
浏览 103提问于2021-02-25得票数 0
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程序在Spark上成功运行，但我面临的问题是在70个分区中，68个分区的时间比最后2个分区的时间缩短了约20%。我已经检查了我的数据在所有分区上是否均匀分布，甚至还检查了不同的样本数据。另外，我使用persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)为所有数据帧运行了代码，并在不再需要这些数据帧时立即取消它们的持久化。下面是在sparkConf中设置的
sparkConf.set("spark.driver.al
浏览 29提问于2016-09-26得票数 1
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我是Spark的新手，有一个关于RDDs和Dataframe的高级问题，如果我没有弄错的话，它们是建立在RDDs之上的： 我知道有两种类型的操作可以在RDD上完成，转换和操作。考虑到RDD在内存中，我想知道是否有可能优化这些RDD消耗的内存量，以下面的例子为例： KafkaDF = KafkaDFRaw.select(
KafkaDFRaw.key,", udf(time.time, DoubleType())()) 我有一个KafkaDFRaw数据帧，并生成一个名为KafkaDF的新KafkaD
浏览 16提问于2020-08-09得票数 0
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