学习apache-spark－开发者之家

问题描述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|+------+-

问题描述我正在尝试使用Airflow在AWS上建立一条简单的数据管道。我已经创建了一个DAG，它每天将数据抓取到S3，然后使用在EMR上运行的Spark作业进行处理。我当前在本地笔记本电脑上运行气流计划程序，但我当然知道这不是一个好的长期解决方案。所以我想了解一些关于将调度程序部

问题描述IV‘我已经阅读了一些关于镶木地板格式以及Spark如何与其集成的内容。作为列式存储，parquetreallyshines只要Spark可以与底层存储协作，就可以执行投影，而不必加载所有数据，并指示存储根据各种统计数据加载特定的列块(当涉及筛选器时)。我看到lectur

问题描述我有一个包含60多亿行数据的SparkRDD，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

发布：2022-10-16 标签：python pyspark apache-spark rdd

问题描述我必须在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(-100days,0)进行计算我可以很容易地通过构造一个PandasUD

问题描述我有一个方案，其中我将XML数据放在DataFrame列中。性别更新时间访问者F1574264158&lt；？xml版本=&qot；1.0；编码=&quot；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<?xmlversio

问题描述我想从火花流到几个弹性搜索索引。我创建了成对的<key(index),value>，当我执行groupByKey时，结果是<key(index),Iterable<value>>的元组，但为了使用ElasticSearch-Spark插件保存到ElasticSearch，

问题描述我正在开发一个Spark流应用程序，其中我需要使用来自两个服务器的输入流，每个服务器每秒向Spark上下文发送一条JSON消息。我的问题是，如果我只在一个流上执行操作，一切都运行得很好。但如果我有来自不同服务器的两个流，那么Spark在可以打印任何东西之前冻结，并且只有在

问题描述您好，我正在尝试下载以下Build.sbt文件中的spark-core、spark-streaming、twitter4j和spark-streaming-twitter：name:="hello"version:="1.0"scalaVersion:="2.11.8"l

问题描述我是Spark的新手，正在尝试使用Spark来读取这样的json文件。在ubuntu18.04、java1.8上使用Spark2.3和Scala2.11：catmy.json：{"Name":"A","No_Of_Emp":1,"No_Of_Supervisors":2}