我正在尝试创建一个tempview,这样我就可以使用sql进行建模了。
我用过的图书馆:
import sys
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame
from awsglue.job import Job
from pyspark.sql import SQLContext
from pys
我有一个列、名称(键)及其数据类型(值)的字典。数据类型是文字字符串,我试图将我的PySpark df中的列转换为定义的数据类型,即
for k, v in dict.items():
df.withColumn(f'{k}', col(f'{k}').cast(v))
显然,由于'ByteType()'不完全等于ByteType(),所以上面的内容不起作用。有人有什么创造性的解决办法吗?
我正在尝试将数据从mysql导入到pyspark。我能够将数据从mysql作为数据框架从pyspark获取。但是数据帧显示了daylightsavings时间内时间戳列的错误时间。
下面是一个表的数据,该表在日光节省tTme期间获得了数据。
MySQL Data
id Package_time System_time PACKAGE GROUP
1 3/12/2017 2:19:51 AM 2017-03-11 18:13:43.577 TEST_1 STATUS
我正在使用pyspark将JDBC连接到Denodo数据库。连接到的表包含2列的"TIMESTAMP_WITH_TIMEZONE“数据类型。由于spark提供了到少数dbs的内置jdbc连接(其中的not并不是其中的一部分),所以它无法识别"TIMESTAMP_WITH_TIMEZONE“数据类型,因此无法映射到它的任何sql数据。为了克服这一问题,我提供了我的自定义模式(这里是c_schema),但是这个模式不起作用,而且我也得到了相同的错误。下面是代码片段。
c_schema="game start date TIMESTAMP,game end date TIME
我在Spyder上使用findspark.init()设置了一个简单的findspark.init()环境,并且我正在本地主机上运行代码。我不明白如何使用BlockMatrix在Spark中使用简单的矩阵乘法需要花费几个小时和几个小时,而在numpy上运行相同的代码需要几分钟。
下面是我使用的代码:
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import cross_validation as cv
import itertools
import random
import findspark
import time
start=t
我正在使用pyspark的create_map函数来创建一个key:value对列表。我的问题是,当我引入带有字符串值的键值对时,带有浮点值的键值对都被转换为字符串!
有人知道如何避免这种情况发生吗?
为了重现我的问题:
import pandas as pd
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
test_