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<分区>
用例如下:
我有一个大数据框，其中有一个“user_id”列(每个 user_id 可以出现在很多行中)。我有一个用户列表 my_users 我需要对其进行分析。
Groupby、filter 和 aggregate 可能是个好主意，但 pyspark 中包含的可用聚合函数不符合我的需要。在 pyspark ver 中，user defined aggregation functions 仍然没有得到完全支持，我决定暂时保留它..
相反，我只是迭代 my_users 列表，过滤数据框中的每个用户，然后进行分析。为了优化这个过程，我决定为 my_users
中的每个用户使用 python 多处理池执行分析(并传递给池)的函数有两个参数:user_id 和一个到主数据框的路径，我在其上执行所有操作计算(PARQUET 格式)。在该方法中，我加载数据框并对其进行处理(DataFrame 本身不能作为参数传递)
我在某些进程(每次运行都不同)上遇到各种奇怪的错误，看起来像:
当我在没有任何多处理的情况下运行它时，一切运行顺利，但速度很慢..
知道这些错误是从哪里来的吗？
为了让事情更清楚，我将放一些代码示例:
PYSPRAK_SUBMIT_ARGS = '--driver-memory 4g --conf spark.driver.maxResultSize=3g --master local[*] pyspark-shell' #if it's relevant
# ....
def users_worker(df_path, user_id):
df = spark.read.parquet(df_path) # The problem is here!
## the analysis of user_id in df is here
def user_worker_wrapper(args):
users_worker(*args)
def analyse():
# ...
users_worker_args = [(df_path, user_id) for user_id in my_users]
users_pool = Pool(processes=len(my_users))
users_pool.map(users_worker_wrapper, users_worker_args)
users_pool.close()
users_pool.join()
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我在数据框中有一列月份数字，想将其更改为月份名称，所以我使用了这个: df['monthName'] = df['monthNumber'].apply(lambda x: calendar.mont
Pyspark 中是否有一个 input() 函数，我可以通过它获取控制台输入。如果是，请详细说明一下。 如何在 PySpark 中编写以下代码: directory_change = input("
我们正在 pyspark 中构建数据摄取框架，并想知道处理数据类型异常的最佳方法是什么。基本上，我们希望有一个拒绝表来捕获所有未与架构确认的数据。 stringDf = sparkSession.cr
我正在开发基于一组 ORC 文件的 spark 数据框的 sql 查询。程序是这样的: from pyspark.sql import SparkSession spark_session = Spa
我有一个 Pyspark 数据框( 原始数据框 )具有以下数据(所有列都有 字符串 数据类型): id Value 1 103 2
我有一台配置了Redis和Maven的服务器 然后我执行以下sparkSession spark = pyspark .sql .SparkSession .builder .master('loca
从一些简短的测试来看，pyspark 数据帧的列删除功能似乎不区分大小写，例如。 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.funct
我有: +---+-------+-------+ | id| var1| var2| +---+-------+-------+ | a|[1,2,3]|[1,2,3]| | b|[2,
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我有一个带有多个数字列的 pyspark DF，我想为每一列根据每个变量计算该行的十分位数或其他分位数等级。 这对 Pandas 来说很简单，因为我们可以使用 qcut 函数为每个变量创建一个新列，如
我有以下使用 pyspark.ml 包进行线性回归的代码。但是，当模型适合时，我在最后一行收到此错误消息: IllegalArgumentException: u'requirement failed
我有一个由 | 分隔的平面文件(管道)，没有引号字符。示例数据如下所示: SOME_NUMBER|SOME_MULTILINE_STRING|SOME_STRING 23|multiline text
给定如下模式: root |-- first_name: string |-- last_name: string |-- degrees: array | |-- element: struc
我有一个 pyspark 数据框如下(这只是一个简化的例子，我的实际数据框有数百列): col1,col2,......,col_with_fix_header 1,2,.......,3 4,5,.
我有一个数据框 +------+--------------------+-----------------+---- | id| titulo |tipo | formac
我从 Spark 数组“df_spark”开始: from pyspark.sql import SparkSession import pandas as pd import numpy as np
如何根据行号/行索引值删除 Pyspark 中的行值？ 我是 Pyspark(和编码)的新手——我尝试编码一些东西，但它不起作用。 最佳答案 您不能删除特定的列，但您可以使用 filter 或其别名
我有一个循环生成多个因子表的输出并将列名存储在列表中: | id | f_1a | f_2a | |:---|:----:|:-----| |1 |1.2 |0.95 | |2 |0.7
我正在尝试将 hql 脚本转换为 pyspark。我正在努力如何在 groupby 子句之后的聚合中实现 case when 语句的总和。例如。 dataframe1 = dataframe0.gro
我想添加新的 2 列值服务 arr 第一个和第二个值 但我收到错误: Field name should be String Literal, but it's 0; production_targe
我是一名优秀的程序员,十分优秀！