我在工具提示中使用这些计算量作为表计算。
[alert_count_by_action] = total([distinct_alerts]) compute using day
[alert_count_all] = total(distinct alerts]) compute using table across
当我鼠标移动到一个操作名称有色小部件类型时,我可以看到[alert_count_by_action]和[alert_count_all]正在生成正确的值。我想做的是通过除以[alert_count_by_action] / [alert_count_all]来计算百分比,我称之
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
我有一个表,它的主键索引由于分区合并而无法使用(我可能做错了)。
select INDEX_NAME, STATUS from ALL_INDEXES WHERE TABLE_NAME = TRANSACTION' AND INDEX_NAME = 'PK_TRAN';
以上查询的状态为N/A (不可用)
然后我试着删除索引
drop index PK_TRAN;
导致后续错误。
SQL Error: ORA-02429: cannot drop index used for enforcement of unique/primary key
然后我试着取消约束
alt
我有一个dataframe,并使用该dataframe运行多个迭代。
val raw = getDataframe() // <-- the is Stage 3 operation.
val df = raw.repartition(2000, col("id")) // <-- start stage 4
.dropDuplicates(Seq("id"))
.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
// do iterative jobs..
//
我当然知道spark.sql.shuffle.partitions的配置,
但是例如,当我在只有200行的小型数据集上设置此配置300时,配置是无效的,实际分区数仅为2,
例如,我在300亿行的数据集上设置了这个配置3000,这个配置也是无效的,实际的分区数只有600,
我们看到,当我们在小数据集上设置一个大值分区配置时,该配置将是无效的,
所以我只想知道在SparkSQL中混洗时,Spark是如何决定下一阶段的分区数量的?或者如何强制此配置生效?
我的Spark SQL如下所示:
set spark.sql.shuffle.partitions=3000;
with base_data as
在运行Spark2.4.3和Python2.7时,由于“无法增长缓冲区持有者”错误,我遇到了一个作业失败。
当我的输入数据很小时,我就能使一切顺利地工作。但是,当我将输入加倍到几千个用户(比如一个特性生成引擎)时,我的工作就失败了。我尝试过重新分区,增加集群大小(目前正在运行r4xl 16工作人员),但似乎没有任何帮助。根据我到目前为止的理解,似乎有一个rdd可能会超过2GB的限制。但我不知道这个问题的解决办法是什么。
任何帮助都是非常感谢的。
Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 125.0 failed 4 times, mos
在下面的查询中,我返回不同的结果,但无法确定这两个函数是什么。
select firstname,gender,weight,height,
cume_dist() over (order by height) cd,
percent_rank() over (order by height) pr
from childstat order by height
FIRSTNAME GENDER WEIGHT HEIGHT CD PR
-----------
我正在做一个概念上的证明,我正在尝试一种奇怪的行为。我有一个按范围、按日期字段进行分区的表,如果我设置了固定日期或由SYSDATE创建的日期,则查询的成本会发生很大变化。
以下是解释计划:
SQL> SELECT *
2 FROM TP_TEST_ELEMENTO_TRAZABLE ET
3 WHERE ET.FEC_RECEPCION
4 BETWEEN TRUNC(SYSDATE-2) AND TRUNC(SYSDATE-1)
5 ;
5109 filas seleccionadas.
Plan de Ejecuci¾n
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我正在处理一个奇怪的情况,我有小表和大表要使用spark处理,而且它必须是一个spark工作。
为了实现最佳性能目标,我需要设置一个名为
spark.sql.shuffle.partitions = 12 for small tables and
spark.sql.shuffle.partitions = 500 for bigger tables
我想知道如何在spark中动态更改这些属性?我可以有多个配置文件并在程序中调用它吗?
在PySpark中,repartition模块有一个可选的columns参数,它当然会按该键对数据帧进行重新分区。
我的问题是- Spark如何在没有键的情况下重新分区?我无法更深入地挖掘源代码,找出Spark本身到底在哪里。
def repartition(self, numPartitions, *cols):
"""
Returns a new :class:`DataFrame` partitioned by the given partitioning expressions. The
resulting DataFrame is ha
我需要获得一个百分比,但不能使用WHERE子句,因为它是大型SQL查询的一部分。
我试着这样做:
select (count(sector='Rurality'))/(count(sector))*100 as test from study
但是第一个计数得到了完整的结果,而不是过滤。
换句话说,这是行不通的:
select COUNT(sector='Rurality') AS test FROM study;
也许有人能想到什么?问题是,在所有这些之后,过滤器都粘在SQL查询上,但是不能添加WHERE sector="rurality".。
我有一个scala作业,它为给定的间隔选择一个分数。我对同一组数据运行了3次,每次我得到的分数都略有不同。我的分数是在一个包含一个Seq的UDF中选择的,以及要评估多少个分数。目前我只是评估一个分数,所以它应该只是返回最高的分数,但我没有看到一个一致的高分数返回。我不知道为什么会发生这种情况,任何帮助都将不胜感激,如果需要的话,我可以添加更多的信息。
RUN ONE:
- Grab data from s3
- Use pushdown predicates to get filtered data
- Filter events with certain busine