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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在使用 PySpark 通过 csv 文件处理 PCA。我有一些奇怪的行为;我的代码有时可以完美运行,但有时会返回此错误:
File "C:/spark/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/bin/pca_final2.py", line 25, in <module>
columns = (fileObj.first()).split(';')
File "C:\spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\python\lib\pyspark.zip\pyspark\rdd.py", line 1361, in first
File "C:\spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\python\lib\pyspark.zip\pyspark\rdd.py", line 1343, in take
File "C:\spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\python\lib\pyspark.zip\pyspark\context.py", line 965, in runJob
File "C:\spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\python\lib\py4j-0.10.4-src.zip\py4j\java_gateway.py", line 1133, in __call__
File "C:\spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\python\lib\pyspark.zip\pyspark\sql\utils.py", line 63, in deco
File "C:\spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\python\lib\py4j-0.10.4-src.zip\py4j\protocol.py", line 319, in get_return_value
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.runJob.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 0.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, localhost, executor driver): java.net.SocketException: Connection reset by peer: socket write error
#########################! importing libraries !########################
from __future__ import print_function
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.ml.feature import PCA, VectorAssembler
from pyspark.mllib.linalg import Vectors
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark import SparkContext
from pyspark.mllib.feature import Normalizer
import timeit
########################! main script !#################################
sc = SparkContext("local", "pca-app")
sqlContext = SQLContext(sc)
if __name__ == "__main__":
spark = SparkSession\
.builder\
.appName("PCAExample")\
.getOrCreate()
start=timeit.default_timer()
fileObj = sc.textFile('bigiris.csv')
data = fileObj.map(lambda line: [float(k) for k in line.split(';')])
columns = (fileObj.first()).split(';')
df = spark.createDataFrame(data, columns)
df.show()
vecAssembler = VectorAssembler(inputCols=columns, outputCol="features")
pca = PCA(k=2, inputCol="features", outputCol="pcaFeatures")
pipeline = Pipeline(stages=[vecAssembler, pca])
model = pipeline.fit(df)
result = model.transform(df).select("pcaFeatures")
stop=timeit.default_timer()
result.show(truncate=False)
time=stop-start
print ("this operation takes ", (time), " seconds")
spark.stop()
最佳答案
您在创建 data
时没有过滤掉标题框架。假设您的列名是字符串,这将导致错误,因为列名无法转换为浮点值。请参阅下面使用 filter
的脚本的修改部分。删除标题。
fileObj = sc.textFile('e:/iris.data.txt')
header = fileObj.first()
data = fileObj.filter(lambda x: x != header).map(lambda line: [float(k) for k in line.split(';')])
columns = header.split(';')
df = spark.createDataFrame(data, columns)
df.show()
关于csv - PySpark 不规则执行上的 PCA,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42790037/
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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
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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
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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
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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!