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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
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这是mi首次尝试使用Python。我正在尝试将Python与Apache Spark结合使用。
这就是我想要做的:
l = sc.textFile("/user/cloudera/dataset.txt")
l = l.map(lambda x: map(int, x))
lc = l.cartesian(l)
output = lc.map(lambda x: str(x[0]) + ";" + str(x[1]) + ";" + str(cosineSim(x[0], x[1])))`
element1; element1; similarity
element1; element2; similarity
...
[45, 12, 7, 2, 2, 2, 2, 4, 7];[45, 12, 7, 2, 2, 2, 2, 4, 7];1.0
s = output.first()
type(s)
<type 'str'>
15/02/13 06:06:18 WARN TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 61.0 (TID 183, 10.39.127.148): org.apache.spark.api.python.PythonException: Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/spark/python/pyspark/worker.py", line 107, in main
process()
File "/usr/lib/spark/python/pyspark/worker.py", line 98, in process
serializer.dump_stream(func(split_index, iterator), outfile)
File "/usr/lib/spark/python/pyspark/serializers.py", line 227, in dump_stream
vs = list(itertools.islice(iterator, batch))
File "<stdin>", line 2, in <lambda>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''
最佳答案
我认为此公式一定有错误:
l = l.map(lambda x: map(int, x))
--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) in () ----> 1 int('')
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''
关于python - PySpark,调用saveAsTextFile时出错,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28501504/
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,
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!