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 =
我正在使用Spark运行一个脚本,它在我的计算机和使用所有可用内核(大约6000个进程)的Google VM上都运行得很好。然而,当我尝试在Azure Databricks上运行它时,使用一个最少2个工作进程和最多25个4核的集群,并且运行DB9.0,它只是一个接一个地运行,而没有并行化。 除了在任何虚拟机中运行Spark,在Databricks中运行Spark是否需要任何额外的设置? 下面是我用来调试并行化问题的测试脚本(集群负载小于10%): import pandas as pd
import os
import numpy as np
import datetime
from py
一般来说,我想用相同的学习算法在Spark中比较大型数据集和拆分数据集之间的计算时间。另一个原因是我想得到分区模型的结果。
然而,结果表明,原始方法比并行方法更快。一般来说,我预测并行运行与拆分数据集,这是更快的。但是,我不知道如何设置它。
如何调整参数才能得到想要的结果?
或者我可以停下来使用Spark中的原始方法来使用分区吗?
原文:
val lr = new LogisticRegression()
val lrModel = lr.fit(training)
相似之处:
val lr = new LogisticRegression()
val split = training.ran
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 <-
我使用的是由datastax提供的火花卡桑德拉连接器1.1.0。我注意到了交互问题,我也不知道为什么会发生这样的事情:当我广播cassandra连接器并试图在执行器上使用它时,我正在接受异常,这意味着我的配置无效,不能在0.0.0连接到Cassandra。
典型的堆栈跟踪:
java.io.IOException: Failed to open native connection to Cassandra at {0.0.0.0}:9042
at com.datastax.spark.connector.cql.CassandraConnector$.com$datastax$
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
我需要在for循环中执行一组不同的单元查询。
hc=HiveContext(sc)
queryList=[set of queries]
for i in range(0,X):
hc.sql(queryList[i])
sparkDF.write.saveAsTable('hiveTable', mode='append')
虽然这段代码对于较小的X值来说很有魅力,但它会在X>100中引起问题。每个saveAsTable作业之间的延迟呈指数增长,但每个作业或多或少需要一个常数5s。
我试图纠正这件事却没有任何运气:
在for循
我已经建立了火花核心项目从。我调用了一个测试类:CacheManagerSuite,它通过了。
如何在源上运行一些Spark转换/操作?为了在下面运行,我需要在Spark项目源代码中调用哪些类/对象?
scala> val x = sc.parallelize(List(List("a"), List("b"), List("c", "d")))
x: org.apache.spark.rdd.RDD[List[String]] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <
我正在尝试使用AWS Glue将一个20 to的JSON gzip文件转换为parquet。
我已经在下面的代码中使用Pyspark设置了一个作业。
我收到了这条日志警告消息:
LOG.WARN: Loading one large unsplittable file s3://aws-glue-data.json.gz with only one partition, because the file is compressed by unsplittable compression codec.
我想知道是否有办法分割/块文件?我知道我可以用熊猫来做这件事,但不幸的是,这花费了太多的时间(
我目前正在部署两个火花应用程序,我想限制每个应用程序的核心和执行者。我的配置如下:
spark.executor.cores=1
spark.driver.cores=1
spark.cores.max=1
spark.executor.instances=1
现在的问题是,使用这种精确的配置,一个流应用程序可以工作,而另一个应用程序则不能工作。不工作的应用程序仍然处于状态:运行并在日志中连续打印以下消息:
17/03/06 10:31:50 INFO JobScheduler: Added jobs for time 1488814310000 ms
17/03/06 10:31:55 IN