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我正在尝试将数组类型的列乘以标量。此标量也是同一个PySpark数据帧中的值。 例如,我有这样的数据帧: df = sc.parallelize([([1, 2],3)]).toDF(["l","factor"]) +------+------+ | l|factor| +------+------+ |[1, 2]| 3| +------+------+ 我想要实
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我在Databricks笔记本中制作了多选小工具。 dbutils.widgets.multiselect("Scenario", "Actual", [str(x) for x in scenario_type]) 但我想使用选定的值来更新我拥有的表。 一旦只选择了一个项目,它就会起作用。 display(ur.filter((ur.scenario == getArgum
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继续Managing huge zip files in dataBricks 数据库在30个文件后挂起。怎么办? 我已经将巨大的32 GB Zip分成了100个独立的部分。我已经从文件中分离了头文件,因此可以像处理任何CSV文件一样处理它。我需要根据列过滤数据。文件位于Azure Data Lake存储Gen1中,并且必须存储在那里。 在工作约30分钟后,尝试一次读取单个文件(或所
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我正在尝试在从Databricks中的pysppark中读取文件之前检查文件是否存在,以避免出现异常?我尝试了以下代码片段,但当文件不存在时出现异常 from pyspark.sql import * from pyspark.conf import SparkConf SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()) try: df = s
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我正在使用AKS(Azure Kubernetes Service,Azure Kubernetes Service)来设置Spark集群,以便使用Kubernetes进行资源管理。我正在使用Spark-Submit以集群模式向K8提交PSPARK应用程序,我已经成功地让应用程序正常运行。 我设置了Azure文件共享来存储应用程序脚本和Persistent Volume,并设置了一个指向此文
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通过SCI-KIT学习,我们可以根据累积方差图确定希望保留的功能数量,如下所示 from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA() # init pca pca.fit(dataset) # fit the dataset into pca model pca.explained_variance_ratio # this attribut
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我正在运行EMR笔记本中的所有代码。 SPEK.VERSION '3.0.1-amzn-0' temp_df.printSchema() root |-- dt: string (nullable = true) |-- AverageTemperature: double (nullable = true) |-- AverageTemperatureUncertai
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使用ml、Spark 2.0(Python)和一个120万行的数据集,我试图创建一个使用Random Forest Classifier预测购买趋势的模型。但是,当将转换应用于拆分的test数据集时,预测始终为0。 数据集如下所示: [Row(tier_buyer=u'0', N1=u'1', N2=u'0.72', N3=u'35.0', N4=u'65.81', N5=u'30.6
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我正在尝试创建一个函数来检查数据的质量(nans/null等) 我在一个PySpark DataFrame上运行了以下代码 df.select([f.count(f.when((f.isnan(c) | f.col(c).isNull()), c)).alias(c) for c in cols_check]).show() 只要要检查的列是字符串/整数,我就没有问题。但是,当我检查数据
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我是Spark和Kafka的新手。使用从免费Kafka服务器提供商(Cloudkarafka)创建的Kafka服务器来使用数据。在运行pyspark代码(在Databricks上)以使用流数据时,流只是保持初始化,并且不获取任何内容。它既不会失败,也不会停止执行,只是将状态保持为流正在初始化。 代码: from pyspark.sql.functions import col kaf
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我正在尝试使用以下代码将CSV读取到pyspark控制台中: from pyspark.sql import SQLContext import pyspark sql_c = SQLContext(sc) df = sql_c.read.csv('join_rows_no_prepended_new_line.csv') 但是,当我有144 GB的空闲空间时,我收到一个关于内存使用的很
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我们是否可以像在skLearning中执行MultiOutputClassifier()那样,在Pyspark中预测多个目标变量? 我有一个包含多个目标变量的数据集 Problem Complexity Skill1 Skill2 Skill3 Skill4 Skill5 0 Pbl1 Low 7 0
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我有一个包含60多亿行数据的Spark RDD,我想使用Train_on_Batch来训练深度学习模型。我不能将所有行都放入内存中,所以我希望一次获得10K左右的内存,以批处理成64或128个的块(取决于型号大小)。我目前使用的是rdd.Sample(),但我认为这不能保证我会得到所有行。有没有更好的方法来划分数据,使其更易于管理,这样我就可以编写一个生成器函数来获取批处理?我的代码如下:
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我必须在Pyspark中的滑动窗口内执行聚合。特别是,我必须执行以下操作: 一次考虑100天的数据 组按ID的给定列 取聚合的最后一个值 求和并返回结果 这些任务必须在滑动窗口中使用.rangeBetween(-100 days, 0) 进行计算 我可以很容易地通过构造一个Pandas UDF来实现这个结果,该UDF接受Pyspark DF的一些列作为输入,将它们转换为Pan
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我有一个方案,其中我将XML数据放在DataFrame列中。 性别 更新时间 访问者 F 1574264158 <;?xml版本=&qot;1.0;编码=";utf-8 我想使用UDF将访问者列-嵌套的XML字段解析为Dataframe中的列 XML格式
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我使用OCR工具从截图中提取文本(每个截图大约1-5句)。但是,在手动验证提取的文本时,我注意到不时会出现几个错误。 考虑到文字“你好星火!我真的很喜欢😊❤️!”,我注意到: 1)字母“i”、“!”和“l”被替换为“|”。 2)表情符号未正确提取并被其他字符替换或被省略。 3)不时删除空格。 结果,我可能会得到这样的字符串:“Hello here 7l|Real|y
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我正在努力寻找有Dir pandas 的终极父母。但这项任务有一个特长,那就是图表不太适合,或者我只是不知道如何正确使用它。 输入: 子项 父级 类 1001 8888 A 1001 1002 D 1001 1002 C 1001 1003 C 1003 6666 G 1002 9999 H 输出: 子项 旗舰_父级 类 连接 1001 8888 A 直接 100
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我有这个数据帧- data = [(0,1,1,201505,3), (1,1,1,201506,5), (2,1,1,201507,7), (3,1,1,201508,2), (4,2,2,201750,3), (5,2,2,201751,0), (6,2,2,201752,1),
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我对ApacheSpark非常陌生,我正在尝试按美国州重新划分数据帧。然后,我希望将每个分区分解为其自己的RDD并保存到特定位置: schema = types.StructType([ types.StructField("details", types.StructType([ types.StructField("state", types.StringType(),
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是否可以更改Spark在写入前保存其临时文件的_temporary目录? 具体地说,因为我正在写入表的单个分区,所以我希望临时文件夹位于分区文件夹中。 可能吗? 文件输出委员会无法使用默认的${mapred.output.dir}/_temporary 由于其实现方式,文件输出委员会会创建一个推荐答案子目录来写入文件,并在提交后移到${mapred.output.dir}。
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