a8131357leo的博客

对于dataframe df1,df2df3=df1.join(df2,df1.device_number=df2.device_number,"inner")df3就会出现两个相同列 device_number此时改成df3=df1.join(df2,“device_number”,"inner")就只有一个device_number了如果想多列key则df.join(df4, ['name', 'age'])...

目前，Spark 2.4.3 读取 text（文本文件）的时候，只支持 UTF-8 编码，如果是其他编码（例如 GBK），返回的 DataFrame 会出现乱码。import org.apache.spark.sql.functions.{col, decode}spark.read.format("text").load(filePath).select(decode(col("value"), encoding).as("value"))...

#返回dataframe的所有列名dataFrame.schema.fields.map(f =>f.name).toList

https://kudu.apache.org/docs/developing.html#_spark_integration_known_issues_and_limitationsKudu tables with a name containing upper case or non-ascii characters must be assigned an alternate name when registered as a temporary table. Kudu tables with a

初始化sparkfrom pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession.builder.appName('kudu_read').getOrCreate()读取kudu表df=spark.read.format("org.apache.kudu.spark.kudu") \ .option("kudu.table", "kudutable") \ .option(

window上运行spark程序出现java.io.IOException: (null) entry in command string: null chmod 0644解决方法：下载hadoop.dll文件，拷贝到c:\windows\system32目录中即可hadoop.dll可以在github上下载：https://github.com/4ttty/winutils各个版本的hadoop.dll好像是通用的。百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/12

在SparkSQL中，读取数据的时候可以分块读取。例如下面这样，指定了partitionColumn，lowerBound，upperBound，numPartitions等读取数据的参数。简单来说，就是并行读取。关于这四个参数的意思，SparkSQL官方解释是：Property Name Meaning partitionColumn, lowerBound, upperBound These options must all be specified if any ...

意思就是df.filter(df.name in [a,b,c,d,e,f,g]) 大概这个意思from pyspark.sql.functions import coldf.filter(col("name").isin(a_list)).show()

比如添加1列 “0”使用from pyspark.sql.functions import litdm.withColumn('Flag_last_entry',lit(0))\ .withColumn('Flag_2',lit(0))

spark dateframe 到pandas dataframepandas_df = schemaPeople.toPandas()pandas dateFrame 转换成 sparkDatefreamesparkdataframe = spark.createDataFrame(pandas_df)sparkdataframe = spark.createDataFrame(pandas_df,schema)

spark.read.format（）出错py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o26.load.: java.sql.SQLException: No suitable driveroracle：1. Oracle数据库在安装后一般会在$ORACLE_HOME/jdbc/lib目录中放置ojdbc*.jar等jar文件，将这些文件复制到spark集群服务器上，比如$SPARK_HOME/jars/中，然后.

方法一：用pandas辅助from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext import pandas as pd sc = SparkContext()sqlContext=SQLContext(sc) df=pd.read_csv(r'game-clicks.csv') sdf=sqlc.createDataFrame(df)方法二：纯sparkfrom pyspark import Spa

Application is added to the scheduler and is not yet activated. Queue's AM resource limit exceeded. Details : AM Partition = 3ssystem; AM Resource Request = <memory:4096, vCores:1>; Queue Resource Limit for AM = <memory:6144, vCores:3>; User A.

同理问题https://blog.youkuaiyun.com/a8131357leo/article/details/100774694?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159232809119724846413808%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=15923280911972484641

1. Java版本不一致，导致启动报错。# 解决方法：在启动脚本最前边添加系统参数，指定Java版本export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181-amd64/jre2. Spark1和Spark2并存，启动时报错。# 在SPARK_HOME中指定启动的spark版本export SPARK_HOME=/data01/opt/cloudera/parcels/SPARK2-2.3.0.cloudera3-1.cdh5.13.3.p0.458809/lib

由于 Spark streaming原则上来说是要一直运行的， 所以需要的一个机制从streaming过程中如果出错了时候能够正常恢复，这时候就需要checkpoint。由于系统要从checkpoint的点恢复， 所以必须要保证 保存checkpoint的文件系统是可靠的。 于是本地文件系统 ntfs/ext4 这样不适合作为保存 checkpoint的系统。 而HDFS，这样的分布式...

Spark Streaming 里提供的wordcount有点太简单了，做了一次实在时没啥感觉，所以我稍微弄的复杂了一点，通过这个让我对streaming 有更好的理解wordcount功能：通过socket向Spark APP发送一串数字字符（“，“分割），然后将数字转换 Int格式并 进行计数， 如果输入的不是数字，Spark APP报错并停止APPsocket 文件 ...

https://spark.apache.org/docs/2.2.0/streaming-programming-guide.html其实spark doc写的挺好，我这就把他概括一下，写一些让我迷惑的问题点：RDD：RDD就算是spark里最基本的处理单位，算是spark定义的一种数据结构（是分布式的）-------她是Immutable的，一旦生成了，就不能改其实想想...

学习spark 写一个wordcount计数的功能同流接受数据，并计数，然后生成一个dictionary， 记录每个数字从开始到现在出现了多少次。Update Functiondef updateFunction(newValues, runningCount): #对于不存在的Key，他的value就是None if runningCount is Non...

使用withwatermark时报错An error occurred while calling o2837.start.: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Append output mode not supported when there are streaming aggregations on streaming DataFram...

当流数据处理完成后，有若干个模式将结果导出1.kafka，我不用kafka 贴一个指导链接把https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-kafka-integration.html2.file（文件导出）：可以将流处理的结果导出到文件结果query = wordCounts \ .write...

1.complete：每一个trigger到来时，就输出整个完整的dataframe完整的不是说这个时间点的完整的dataframe，而是从开始流到结束的所有的dataframe，效果大概是这样的这个时window下的，如果非window的话还是一个完整的sink，所以window下容易内存爆炸。。用的时候要注意2. append只输出新添加的（原来没有的）Row（）（...

这里写一个例子，利用socket为 Spark Stream提供数据socket.error: [Errno 48] Address already in use需要把so_reuseaddr设置为1，这样在关闭socket对象后可以重复使用地址import socketfrom time import sleephost = 'localhost'port = 9999s ...

from pyspark.sql.types import StringType,StructField,StructTypeStructField：用来生成dataframe的列名（fields）根据数据来生成fields，少的时候可是徒手输入，多了就要自动构建了fields = [StructField("f"+str(i),StringType(),True) for i...

配置Spark 绝对是一个扎心的过程，配置到你怀疑人生， 打算把大多的问题都记录下来，就当作记录遇到的坑Table of ContentsWARN scheduler.TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that worker...

Table of Contents0. 启动Pyspark1.Hadoop Yarn 启动 pyspark2.Spark Standalone模式运行 pyspark3. 从Jupyter启动Pyspark1. spark-submit启动命令实在是太多了。。记录下0. 启动Pyspark默认情况下，pyspark 会以 spark-shell启动...

执行Spark程序的时候 会显示很多的INFO， 但有时候会显得狠乱，我就找不到我的输出了Log 文件的设置在 org.apache.log4j 下def setLogger( sc ): # 选择log4j文件 logger = sc._jvm.org.apache.log4j logger.LogManager.getLogger("org"). setLevel(...

SparkContext，SparkConf在Spark2.0之前， SparkContext 是所有 Spark 功能的结构， 驱动器（driver） 通过SparkContext 连接到集群 （通过resource manager）， 因为在2.0之前， RDD就是Spark的基础。如果需要建立SparkContext，则需要SparkConf，通过Conf来配置SparkContex...

如果是shell里在这你就能找的你的本地地址如果是在jupyter 这样的IDE里spark.sparkContext.uiWebUrl

在python中 RDD需要从Py4j 启动一个 JVM， 所有的RDD转换最开始都要映射到 JAVA中的pythonRDD对象，所以 Python和JVM之间的频繁切换，通信会有很多的而外开销。Dataframe 则提高了PySpark的查询性能Table of Contents创建DataFrameJSON转DataFramePandas与DataFrame的转换...

RDD.take(),RDD.first().collect() 方法把RDD的所有元素返回给驱动，驱动将其序列化成了一个列表.take() 返回前几个元素

啥是协同过滤？就是用户对所有产品打分，然后根据分数来给用户分组，那同一个组内的用户喜欢的东西应该是相似的。其他的推荐算法例如内容推荐，就是先给产品分类（根据一些乱七八糟的），在将用户分类，然后把新来的产品（网页，东西）分类，在将这个产品推荐给感兴趣这个分类的用户。协同过滤有啥优缺点 优点d 缺点 他不需要对产品（内容）进行分析，因为只要...

Spark ML使用的数据格式是DataFrame，所以必须使用Dataframe储存处理数据。准备数据option('header'):数据是否由标题 option('delimiter')：分隔符 load: 路径 format：读取格式row_df = sqlContext.read.format('csv')\ .option('header',...

groupby 测试在测试了了 筛选（select），join， groupby之后发现RDD:无论什么时候都是最快的Dataframe 和SQL的速度基本上一样

查看temptablespark.catalog.listTables()[Table(name='user', database=None, description=None, tableType='TEMPORARY', isTemporary=True), Table(name='zipcode_table', database=None, description=None, t...

Spark 主要操作的数据类型是RDD，使用RDD进行数据统计其实就那么几个方法，大多都是通过RDD.map()来解决，但是RDD内部的数据就仅仅是数据，没有结构Schema， 所以每一"列" 就只能通过RDD里的位置就判断。 通过 spark 提供的 Datafram API 可以提供table格式的数据，方便进行数据分析。更重要的是 Spark更先进的库 pyspark.ML（我用pysp...

原理在上一个帖子里https://blog.youkuaiyun.com/a8131357leo/article/details/100625257训练模型from pyspark.mllib.recommendation import ALSfrom pyspark.conf import SparkConffrom pyspark.context import SparkContext...

当上传spark程序时，总会有出现以下这个错误Spark-submit报错 Container exited with a non-zero exit code 143还有比如 outOfmemory, memory exceed 等等，一个头两个大。。。。对于只是使用spark程序的人，我实在是没兴趣了解spark 内存管理（我也不干这个。。。）所以只有一个目的，如何...

系统内存不足https://blog.youkuaiyun.com/chy2z/article/details/87126349

Table of ContentsSpark程序执行过程Spark程序初始化RDD创建RDD1. parallelize（）集合 list或者array2 textFileSpark程序执行过程每个spark 应用（application）包含一个驱动（driver）程序，这个驱动程序运行用户的主函数，并在集群中执行并行化操作。驱动其实就是你的老大，你...