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我正在处理两个pyspark数据帧,并对它们进行左-反连接以跟踪日常更改,然后发送电子邮件. 我第一次尝试: diff = Table_a.join(表_b,[Table_a.col1 == Table_b.col1,Table_a.col2 == Table_b.col2],怎么='left_anti') 预期输出是一个不包含任何数据的pyspark数据框. 此差异数据框从Tab
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我正在使用Databricks Connect从IntelliJ IDEA(Scala)在本地Azure Databricks群集中运行代码. 一切正常.我可以在IDE中本地连接,调试和检查. 我创建了一个Databricks作业来运行我的自定义应用程序JAR,但由于以下异常而失败: 19/08/17 19:20:26错误无法从用户代码中抛出:java.lang.NoClassDe
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我正在从azure databricks表中提取数据,并且仅将第一行(rank = 1)加载到postgres中的相似表(相同表结构)中.但是,在加载之前,我正在检查postgres表中的column5值是否与databricks表相同,如果是,则必须从postgres表中删除该行,并且必须加载其余值. 在这里,我要遍历提取的databricks表的行,并为postgres中的每一行运行de
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方案为::EventHub-> Azure Databricks(使用pyspark) 文件格式: CSV(带引号,竖线分隔和自定义架构) 我正在尝试读取来自eventhub的CSV字符串.Spark已成功使用正确的架构创建了数据框,但在每条消息后,数据框最终都为空. 我设法在流环境之外进行了一些测试,从文件中获取数据时一切正常,但是当数据来自字符串时失败. 所以我找到了一
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实际上,我想在我的Azure databricks群集上安装一个库,但是我不能使用UI方法.这是因为每当我的集群发生变化时,在过渡过程中,我都无法使用UI向其添加库.有没有执行此操作的databricks实用程序命令? 解决方案 有多种方法可以在Azure Databricks中安装程序包: GUI方法 方法1 :使用库 要将第三方代码或本地构建的代码提供给群集中运行的笔
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我正在尝试使用此连接器将数据从Azure Databricks写入Azure SQL-com.microsoft.azure:spark-mssql-connector_2.12_3.0:1.0.0,但收到以下错误消息- 作业由于阶段失败而中止:阶段1.0中的任务0失败了4次,最近一次失败:阶段1.0中的任务0.3(TID 4、10.139.64.4,执行者0)丢失:java.lang.No
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我已经在 Azure Data Factory 中定义了带有翻滚窗口触发器的管道,如下所示: 然后可以添加以@开头的函数.所以: @trigger().outputs.windowStartTime@trigger().outputs.windowEndTime 如果需要在传递参数之前对参数调用函数,也可以这样做 @addHours(trigger().outputs.windo
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我阅读了此处,对于单个文件,AWS Databricks的存储限制为5TB,我们可以存储任意数量的文件那么,相同的限制适用于Azure Databricks吗?或者,Azure Databricks是否有其他限制? 更新: @CHEEKATLAPRADEEP感谢您的解释,但是,是否可以请他人分享其背后的原因:“我们建议您将数据存储在已安装的对象存储中,而不是存储在DBFS根目录中"
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我正在将Azure Databricks与Scala一起使用,我的目标是从Azure SQL表中删除一些行. 要实现此目的,我将JDBC与下推查询一起使用,如下所示: val pushdown_query = s“(从$ {table_name}删除,其中dump_date ='2020-01-07')临时"val res = spark.read.jdbc(jdbcUrl,pushdo
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我正在尝试获取蔚蓝数据湖中每个文件的最后修改时间. 文件= dbutils.fs.ls('/mnt/blob') 文件中的fi:打印(FI) 输出:-FileInfo(路径='dbfs:/mnt/blob/rule_sheet_recon.xlsx',名称='rule_sheet_recon.xlsx',大小= 10843) 在这里,我无法获取文件的最后修改时间.有没有办法
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我在三角洲湖中有一张桌子,这些桌子具有以下tblproperties: 但是当我尝试使用这样的命令访问它时: spark.read.format("delta").option("versionAsOf",322).load(path) 我收到此错误: AnalysisException:无法将Delta表的时间计时到版本322.可用版本:[330,341]. 我不明白这个问
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我正在尝试读取分区的Avro数据,该数据是根据Year,Month和Day进行分区的,这似乎比直接将其指向路径要慢得多.在“物理计划"中,我可以看到分区过滤器正在传递,因此它没有扫描整个目录集,但速度仍然慢得多. 例如像这样读取分区数据 profitLossPath ="abfss://raw @" + datalakename +".dfs.core.windows.net/dataw
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我正在尝试在ADF上实现DevOps,并且该管道在具有从ADLS位置和SQL提取数据的活动的管道中是成功的. 但是现在我有了一个管道,其中的一项活动是从dbfs位置运行jar文件,如下所示. 此管道将运行dbfs位置中的jar文件并继续. 集群的连接参数如下所示. 修改现有的自定义参数化模板,以满足您的需求.此模板控制发布工厂时生成的ARM模板参数.可以在管理中心的参数化模板标签
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我有用逗号分隔的文件中的数据,我已将其加载到spark数据框中:数据如下: A B C1 2 34 5 67 8 9 我想使用pyspark将上述数据框转换为Spark: A B CA_1 B_2 C_3A_4 B_5 C_6-------------- 然后使用pyspark将其转换为列表列表: [[A_1,B_2,C_3],[A_4,B_5,C_6]] 然后使用pysp
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我正在寻找查询的等效数据块代码.我添加了一些示例代码以及预期的代码,但特别是我正在Databricks中为 query 寻找等效的代码.目前,我还停留在CROSS APPLY STRING SPLIT部分. 示例SQL数据: 创建表FactTurnover(ID INT,SalesPriceExcl NUMERIC(9,4),优惠VARCHAR(100))插入FactTurnover价值(
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H | * | D | * | PA | * | BJ | * | S | * | 2019.05.27 08:54:24 | ## |H | * | AP_ATTR_ID | * | AP_ID | * | OPER_ID | * | ATTR_ID | * | ATTR_GROUP | * | LST_UPD_USR | * | LST_UPD_TSTMP | ## |779045 | *
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我能够使用Azure Databricks中的PySpark执行简单的SQL语句,但是我想改为执行存储过程.以下是我尝试过的PySpark代码. #initialize pyspark导入findsparkfindspark.init('C:\ Spark \ spark-2.4.5-bin-hadoop2.7')#导入所需的模块从pyspark导入SparkConf,SparkContext
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显然 dbutils不能用于cmd-line spark-submit中,您必须为此使用Jar Jobs ,但是由于其他要求,我必须使用spark-submit样式的作业,但仍然需要列出和迭代dbfs中的文件键,以便就将哪些文件用作进程的输入做出一些决定... 使用scala,我可以使用spark或hadoop中的哪个lib检索特定模式的 dbfs:/filekeys 列表? 导入org.
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尝试使用databricks dbutils从Azure Key Vault读取机密,但遇到以下异常: OpenJDK 64位服务器VM警告:忽略选项MaxPermSize = 512m;在8.0中删除了支持警告:忽略非Spark配置属性:eventLog.rolloverIntervalSeconds线程"main"中的异常java.lang.NullPointerException在sun
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我想替换数据框中的空值,但只替换符合特定条件的行. 我有这个数据框: A | B | C | D |1 | null | null | null |2 | null | null | null |2 | null | null | null |2 | null | null | null |5 | null | null | null | 我要这样做: A | B | C | D
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