从带分区的S3读取RC文件pyspark 2.0.0
从带分区的S3读取RC文件是指使用pyspark 2.0.0版本的Spark框架，通过S3存储服务中的分区方式，读取RC文件的操作。
RC文件是一种列式存储格式，适用于大规模数据存储和处理。它将数据按列存储，提供了高效的数据压缩和查询性能。
在pyspark 2.0.0中，可以通过以下步骤从带分区的S3读取RC文件：
- 导入必要的模块和函数：from pyspark.sql import SparkSession
- 创建SparkSession对象：spark = SparkSession.builder.appName("Read RC File from S3").getOrCreate()
- 通过SparkSession对象读取RC文件：df = spark.read.format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.rc").load("s3a://bucket/path/to/rcfile")其中，"s3a://bucket/path/to/rcfile"是RC文件在S3中的路径。
- 对读取的数据进行操作和分析：df.show()
在这个过程中，pyspark 2.0.0使用了Spark的数据源API来读取RC文件。通过指定格式为"org.apache.spark.sql.execution.datasources.rc"，可以告诉Spark使用RC文件的读取器。
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1回答
是否有一种方法可以将分区存储在S3中的RC文件加载到pyspark Dataframe 2.0.0中
浏览 0提问于2017-01-05得票数 1
我每天都将CSV文件存储在亚马逊网络服务s3中。下面是我的S3文件路径结构：
s3://data-dl/abc/d=2019-09-19/2019-09-19-data.csv
在此结构中，将每天生成s3文件路径的日期部分。
现在我想使用AWS glue for ETL将数据从S3传输到Redshift。要使用它，我如何在数据目录中添加S3路径？我只想同步最近使用的文件夹CSV文件。
另外，对于Job part，我如何在Glue Pyspark脚本中声明此动态路径？
浏览 1提问于2019-09-19得票数 0
1回答
创建AWS胶水作业需要爬虫吗？
、、、、
我正在通过下面的页面：来学习“用Pyspark来学习Glue”。
我的问题是:创建胶水作业需要爬虫&在湖中创建数据库吗？
我的aws角色有一些问题，我没有被授权在LakeFormation中创建资源，所以我想我是否可以跳过它们，只创建一个胶水作业并测试我的脚本？
例如，我只想对一个输入的.txt文件进行测试，我将它存储在S3中，我还需要爬虫吗？我是否可以使用boto3创建一个胶水作业来测试脚本并对数据进行预处理并将数据写回s3？
浏览 3提问于2021-02-07得票数 3
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我正在开发一个PySpark作业，用于读取文本文件，并在AWS S3桶上编写拼图文件。
我需要添加一个列到每一行，描述原始文本线的源文件。
我使用的是input_file_name，但是在输出列中看不到正确的源文件名。似乎对整个任务或错误的分区使用相同的文件名。
我不知道这是由我需要做的重新分区引起的，还是因为我正在S3中读取整个文件夹(前缀)。
这里是我的代码示例：
rdd = spark.sparkContext.textFile("s3a://source-bucket/prefix/")
rdd = rdd.repartition(numPartitions=(120)
浏览 3提问于2020-03-24得票数 1
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我正在通过从多个名为rawpart1.json和rawpart2.json的S3存储桶中读取json文件来运行AWS Glue ETL作业。验证两个文件中的字段以及两个S3存储桶中的文件名。我可以读取和更改文件名吗？ETL job运行后，在S3存储桶中为ETL job的输出创建文件名。目前我得到的文件名是run-15902070851728-part-r-00000。让我知道我们是否可以在pyspark中做这件事？谢谢
浏览 19提问于2020-06-09得票数 1
因此，我对AWS、S3、pyspark和linux都很陌生。我不知道从哪里开始。以下是我的问题：
在linux中，我可以发出以下命令，并可以在文件夹中看到文件：
aws s3 ls 's3://datastore/L2/parquet'
使用python做类似的事情不起作用。
import os
os.listdir('s3://datastore/L2/parquet')
它会产生错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <modul
浏览 1提问于2017-03-29得票数 1
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我正在使用下面的pyspark代码从s3桶中读取数千个JSON文件
sc = SparkContext()
sqlContext = SQLContext(sc)
sqlContext.read.json("s3://bucknet_name/*/*/*.json")
这需要大量时间来读取和解析JSON文件(~16分钟)。我如何并行化或加速这个过程？
浏览 1提问于2018-06-20得票数 2
目前，我正在使用Apache (吡火花)构建一个应用程序，我有以下用例：
以本地模式运行pyspark (使用spark-submit local[*])。
以分区Parquet文件的形式将我的星火作业的结果写入S3。
确保每个作业覆盖它要写入的特定分区，以确保幂等作业。
确保在提交到S3之前将火花暂存文件写入本地磁盘，因为在S3中进行暂存，然后通过重命名操作提交，这是非常昂贵的。
由于各种内部原因，上述四个要点都是不可谈判的.
除了最后一颗子弹外，我什么都有。我正在运行一个pyspark应用程序，并编写到S3 (实际上是一个on 实例)，确保spark.sql.sou
浏览 33提问于2022-01-17得票数 2
我有一个两台计算机的EMR集群，安装了从s3读取数据的PySpark。代码是一个非常简单的过滤和转换操作，使用sqlContext.readStream.text从存储桶中获取数据。该存储桶大小约为10TB，由bucket/year/month/day/hour/*组织的大约75k个文件，其中*最多代表20个大小为128MB的文件。我通过提供存储桶s3://bucket_name/dir/并让PySpark读取其中的所有文件来启动流任务。现在已经快2个小时了，作业甚至还没有开始消耗来自s3的数据，Ganglia报告的网络流量也很小。
我在挠头，为什么这个过程如此缓慢，我如何才能提高它的速度，因
浏览 0提问于2018-02-20得票数 0
我正在使用PySpark，并且需要将DataFrame中的每一行转换为JSON文件(在s3中)，最好使用选定列的值来命名该文件。
我不知道该怎么做。任何帮助都将不胜感激。
浏览 10提问于2019-08-05得票数 0
论离子工程中的离子服务
离子服务器
错误package.json文件似乎格式错误。
命令就终止了。如何修复此错误？
package.json文件：
{
"dependencies": {
"@angular/common": "2.0.0-rc.3",
"@angular/compiler": "2.0.0-rc.3",
"@angular/core": "2.0.0-rc.3",
"@angular/http": "2
浏览 1提问于2018-01-25得票数 1
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我正在使用AWS EMR笔记本中的pyspark，并希望在保存表时覆盖单个分区。通常可以用以下命令来实现
df.write.mode('overwrite')\
.option("partitionOverwriteMode", "dynamic")\
.insertInto('table')
但是，这在写入S3时不起作用。有没有办法只覆盖S3分区和spark元数据中的文件？
注意:我使用Glue作为spark元数据
浏览 1提问于2021-06-12得票数 0
我有一个spark应用程序，它将处理后的输出转储到S3存储桶中。我的输出数据帧在pyspark中的分区数是300。我有列"id“(大约250个唯一值)，我用它来用partitionBy写文件。因此，我得到了大约75K个文件，总和为11 to。
在我的spark应用程序中，将此数据写入S3的所有阶段都已完成，但从_temp文件夹中移动文件仍在进行中。这是非常缓慢的，按照目前的速度，这将需要一天以上的时间。这里的根本原因是什么?如何优化它？
浏览 1提问于2020-06-05得票数 0
1回答
python解决方案有很多问题可以解决这个问题，但在为Glue找到任何东西时都会遇到问题。我知道两者都利用了pyspark，但是当我尝试将基于python的解决方案改编到Scala时，我遇到了编译错误。我既想问这个问题，又想为其他有同样问题的人提供一个简单的参考。 基本上，我是这样生成输出的 val datasource0 = DynamicFrame(data, glueContext).withName("datasource0").withTransformationContext("datasource0")
val datasink2 = glueC
浏览 14提问于2021-04-24得票数 0
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我有一个由爬虫创建的表，指向存储在s3中的一些拼图文件。从Glue data catalogue GUI中，我可以看到许多字段(53)。
当我打开一个ETL dev端点并连接到一个sagemaker笔记本，加载相同的表并运行printSchema时，我看到使用以下代码的字段(36)要少得多。
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext, DynamicFrame
# Get the right stuff
glueContext = GlueContext(SparkCont
浏览 15提问于2018-12-12得票数 2
我正在尝试从S3中将大约一百万个压缩文本文件读入spark。每个文件的压缩大小在50 MB到80 MB之间。总共大约有6.5万亿字节的数据。
不幸的是，我遇到了一个内存不足的异常，我不知道如何解决。像这样简单的东西：
raw_file_list = subprocess.Popen("aws s3 ls --recursive s3://my-bucket/export/", shell=True, stdout=subprocess.PIPE).stdout.read().strip().split('\n')
cleaned_names = ["s3
浏览 20提问于2016-07-26得票数 4
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我正在尝试创建AWS Glue ETL Job，将数据从存储在S3中的拼图文件加载到红移表中。拼图文件是使用带有‘简单’文件模式选项的pandas编写到一个S3 bucked中的多个文件夹中的。布局如下所示：
S3://bucket/parquet_table/01/file_1.parket
S3://bucket/parquet_table/01/file_2.parket
S3://bucket/parquet_table/01/file_3.parket
S3://bucket/parquet_table/01/file_1.parket
S3://bucket/parquet_tab
浏览 1提问于2017-11-14得票数 3
1回答
我是Python和Spark的新手，我正在尝试将文件从Azure加载到表中。下面是我的简单代码。
import os
import sys
os.environ['SPARK_HOME'] = "C:\spark-2.0.0-bin-hadoop2.74"
sys.path.append("C:\spark-2.0.0-bin-hadoop2.7\python")
sys.path.append("C:\spark-2.0.0-bin-hadoop2.7\python\lib\py4j-0.10.1-src.zip")
fro
浏览 10提问于2016-09-21得票数 0
1回答
我们有一台unix机器，可以直接访问我们的s3桶。我们能够从unix机器上运行所有cli命令，比如"aws s3 ls“。现在，我们需要从那里读取一个文件，并使用pyspark创建一个星火数据框架。
因此，现在需要对unix框进行ssh连接，并读取该文件并创建星火数据框架。
有没有人能帮助我们如何访问s3而不用使用pyspark访问关键细节。
浏览 2提问于2022-10-19得票数 0
使用PySpark，我有一些代码可以运行在一系列查询中。
for index, query in enumerate(query_map):
spark_dataframe.filter(
query).write.csv('s3://OutputBucket/Csvs/Query_{}'.format(index)
我是个新手，但我知道每个分区都在将各个csv文件写入一个名为Query_[index]的目录。现在，我想收集这些文件，并把它们放在熊猫的资料里。
import boto3
import pandas
s3 = boto3.resource(&
浏览 3提问于2018-02-07得票数 1
1回答
在处理增量文件时需要帮助。
场景:源团队在s3中每1小时创建一次文件(hrly分区)。我想每4小时处理一次。Glue etl将读取s3文件(已分区的hrly)并处理存储在不同的s3文件夹中。
注:胶水ETL是从气流中调用的。
如何确保只处理增量文件(假设每次执行中有4个文件)？
浏览 9提问于2022-04-18得票数 0
1回答
当将文件从S3下载到电子病历节点时，我遇到了磁盘空间问题。我使用的是c3.4x大节点，这些节点应该有160 get的空间，但是当使用addFile with in PySpark发送文件(8 450 to文件)时，我会得到No space left on device错误。
知道为什么会这样吗？
在通过主节点上的AWS下载文件时，我注意到了类似的问题。
到底怎么回事？
浏览 1提问于2016-04-15得票数 0
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我已经写了一个pyspark程序，它从cassandra读取数据，并将数据写入aws s3。在写入拼图之前，我必须重新划分(1)或合并(1)，因为这会创建一个单独的文件，否则它会在s3中创建多个s3文件。使用repartition(1)或coalesce(1)有性能问题，我觉得创建一个大的分区对于巨大的数据不是一个好的选择。有什么方法可以在不影响性能的情况下在s3中创建单个文件？
浏览 0提问于2020-12-09得票数 0
2回答
在s3目录s3://mybucket/my/directory/中有一些选项卡分隔的数据。
现在，我要告诉pyspark，我想使用\t作为分隔符，只在下面这样的一个文件中读取：
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import HiveContext, SQLContext, Row
from pyspark.sql.types import *
from datetime import datetime
from pyspark.sql.functions import col, date_sub, log, mean, to
浏览 3提问于2017-07-17得票数 1
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我需要读取数据(来自一个包含5列的RedShift表，表的总大小约为500 job 1tb)，通过PySpark将数据从PySpark读入Spark，以完成每天的批处理任务。
是否有任何最佳做法：
我如何用S3存储数据的首选文件格式？(格式是否重要？)
最佳文件大小？
任何资源/链接，可以指出我的正确方向，也将发挥作用。
谢谢!
浏览 1提问于2019-07-10得票数 1
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我想知道下面的伪代码是否是从PySpark()读取存储在Azure数据湖中的日期范围之间的多个拼花文件的有效方法。注意:拼花文件没有按日期进行分区。
我使用uat/EntityName/2019/01/01/EntityName_2019_01_01_HHMMSS.parquet惯例在ADL中存储数据，正如Nathan在书“大数据”( Big )中所建议的，稍微做了修改(使用2019年而不是year=2019)。
使用*通配符读取所有数据：
df = spark.read.parquet(uat/EntityName/*/*/*/*)
添加列FileTimestamp，该列使用字符串操作从En
浏览 1提问于2019-02-28得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在尝试通过星火来并行机器学习预测任务。我以前多次成功地在其他任务上使用过Spark，以前也没有遇到过并行化的问题。
在这个特定的任务中，我的集群有4个工作人员。我在有4个分区的RDD上调用mapPartitions。map函数从磁盘加载模型(引导脚本分发完成此操作所需的一切；我已经验证它存在于每台从机上)，并对RDD分区中的数据点执行预测。
代码运行，但只使用一个执行器。其他执行者的日志上写着“被调用的关闭钩子”。在不同的代码运行中，它使用不同的机器，但一次只能使用一台。
我怎样才能让斯派克同时使用多台机器？
我通过齐柏林笔记本在亚马逊电子病历上使用PySpark。下面是代码片段。
%sp
浏览 2提问于2017-10-20得票数 16
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我有一个存储.gz文件(json格式)的S3存储桶。每小时将有更多的文件发送到此存储桶。我想使用Glue增量地(每天)从S3存储桶中读取数据，将.gz转换为拼接，然后写回另一个S3存储桶。 我想我可以使用Glue书签来完成增量文件的读取/转换/写入。然而，我发现如果我读取spark dataframe中的.gz文件，书签就不起作用了。换句话说，我的下面的胶水作业不会以增量方式读取文件。它读取该存储桶中的所有文件。我确实在胶水作业中启用了Bookmark。 我错过了什么吗？是否需要通过glue动态数据帧而不是spark数据帧读取文件？ 我实际上不知道如何通过glue动态数据帧正确读取.gz文件
浏览 24提问于2020-12-30得票数 1
2回答
我正在试着从s3读取一个大的json文件(大约87 job )。我必须从这个文件中删除重复文件，将该文件分解为多个较小的文件，然后将其保存回s3。当我试图通过运行下面的工作来做到这一点时。我要进入资源issues.Is有一个方法，我可以优化这个？
谢谢你提前提供的帮助。
from pyspark.sql import SparkSession
if __name__ == '__main__':
app_name = "test"
spark = SparkSession.builder.appName(app_name).getOrCrea
浏览 2提问于2020-06-11得票数 0
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2回答
我使用的是pyspark 1.6.0。
我有现有的pyspark代码从亚马逊网络服务的S3桶读取二进制数据文件。其他Spark/Python代码将解析数据中的位，将其转换为int、string、boolean等。每个二进制文件都有一条数据记录。
在PYSPARK中，我使用: sc.binaryFiles("s3n://.......")读取二进制文件。
这很有效，因为它提供了一个元组(文件名和数据)，但我正在尝试找到一个等效的PYSPARK流API来读取二进制文件作为流(如果可以的话，希望也是文件名)。
我尝试过:binaryRecordsStream(目录，recordLen
浏览 3提问于2016-06-29得票数 6
我通过在我的Macbook Pro (运行OS 10.7.5)上安装了Heroku工具带。
不幸的是，heroku没有使用我的rbenv指定的全局ruby版本(2.0.0-p195)，而是默认使用OS附带的OS X系统ruby版本(1.9.3)。
› heroku version
heroku-toolbelt/2.39.3 (x86_64-darwin10.8.0) ruby/1.9.3
当我试图完成从rails 3.2到4.0.0.rc1的升级时，这会导致问题。
我如何告诉Heroku在使用工具带时使用2.0.0-p195而不是1.9.3？
我尝试完全卸载工具带，并从pkg文件中重新安装它
浏览 2提问于2013-05-25得票数 3
1回答
我对AWS胶水和火花比较陌生。我想按S3中的用户ID对csv文件进行排序。我正在试用下面的脚本，但是它没有对file.Can进行排序--请有人帮我做这个？
import sys
import math
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
from awsglue
浏览 3提问于2022-01-16得票数 0
我使用的是Apache Spark 3.1.0和Python 3.9.6。我正在尝试从亚马逊网络服务的S3存储桶中读取csv文件，如下所示： spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
file = "s3://bucket/file.csv"
c = spark.read\
.csv(file)\
.count()
print(c) 但是我得到了以下错误： py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o26.csv.
: org.apa
浏览 167提问于2021-08-25得票数 2
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1回答
我正在尝试读取一些表(拼接文件)，做一些连接，并在S3中将它们写成拼接格式，但我得到了一个错误或花了几个多小时来写表。
错误：
An error was encountered:
Invalid status code '400' from https://.... with error payload: {"msg":"requirement failed: session isn't active."}
除了那张桌子之外，我还能写出其他的表格作为拼花。
这是我的示例代码：
from pyspark.sql import
浏览 0提问于2020-07-10得票数 0
1回答
我正试图使用Databricks DataFrame包和，从EMR集群上的S3上的CSV源创建一个
from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
df = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true').load('s3n://h2o-airlines-unpacked/allyears.csv')
df.first()
这不会在4m3.xlarge的集群上终止。我
浏览 0提问于2015-08-28得票数 3
1回答
我有正在AWS Glue中爬行的数据。在那里，我使用PySpark并将其转换为拼图格式。我的原始数据是CSV，如下所示：
id, date, data 1, 202003, x 2, 202003, y 1, 202004, z等...
我能够成功地转换数据，但我不确定获得所需输出的最佳方法。在S3中，输出应按id和日期拆分。所以它应该有类似这样的东西：
s3://bucket/outputdata/{id}_{date}/{data}.parquet
其中id和date是数据中的实际id和日期值。文件的名称显然无关紧要，我只希望能够在S3对象前缀中创建“文件夹”并拆分其中的数据。
我是AWS
浏览 7提问于2020-06-06得票数 1
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嗨，我是Spark和Amazon EMR集群的新手。 我试图编写一个可以在Amazon EMR集群上运行的演示spark应用程序。当代码在Zeppelin notebook上运行时，它会返回输出，我认为输出会保存为Amazon EMR集群上的单个文件，如下所示： %pyspark
spark.conf.set('spark.sql.repl.eagerEval.enabled', True)
if type(df.c) == type(upper(df.c)) == type(df.c.isNull()):
df_new = df.withColumn('up
浏览 31提问于2021-04-16得票数 0
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1回答
我使用EMR( pyspark )编写了一个pyspark作为s3的块，该数据由列(A)(即StringType() )划分。
在S3中，数据如下所示
table_path:
A=0003
part-file.parquet
A=C456
part-file.parquet
当我将此作为数据回传阅读时，我会在数据报的'A‘列中松开前导零。下面是数据的样子
df = spark.read.parquet(table_path)
df.show()
| A | B |
| 3 | ..|
|C456| ..|
浏览 0提问于2020-04-11得票数 0
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1回答
我有一个关于雪花的新功能-Infer模式表函数的问题。推断模式函数在拼图文件上执行得非常好，并返回正确的数据类型。但是，当对拼图文件进行分区并将其存储在S3中时，推断模式的功能与pyspark数据帧不同。
在DataFrames中，分区文件夹名和值被读取为最后一列；在Snowflake推断模式中，有没有办法实现同样的结果？
示例：
@GregPavlik -输入为结构化拼图格式。当地块文件存储在没有分区的S3中时，模式是完全派生出来的。
示例：{ "AGMT_GID"：1714844883，"AGMT_TRANS_GID"：640481290，"
浏览 0提问于2021-10-21得票数 5
我的Spark集群有1个master和2个worker。应用程序从s3读取csv文件到DataFrames，将它们注册为临时表，并使用sqlContext运行sql查询来创建新的DataFrames。然后将这些DFs存储到MySql DB中。这些作业都在多个节点上运行。
但是，当我将这些表从DB读回DataFrames，将它们注册为临时表并运行sqlContext查询时，所有的处理都只由一个节点完成。这可能是什么原因造成的？
下面是我的代码示例：
DataFrame a = sqlContext.read().format("com.databricks.spark.csv"
浏览 2提问于2016-06-15得票数 1
我在我的pyspark代码中创建和使用检查点。由于我使用的是非常大的数据帧，因此随着时间的推移，它们的大小往往会膨胀。有没有办法在作业完成后删除检查点文件夹？
例如，如下伪代码所示：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
spark.sparkContext.setCheckpointDir("s3://path/Checkpoint_Folder")
df=spark.read.parquet("s
浏览 2提问于2021-05-02得票数 1
2回答
在AWS内Cloudera上使用pyspark2 (版本2.0.0.Cloudera 1)
我正在尝试编写从Spark到S3存储的数据，但由于身份验证而失败：
pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException:必须通过设置fs.s3n.awsAccessKeyId和fs.s3n.awsSecretAccessKey属性来指定U‘’AWS访问密钥ID和秘密访问密钥。
我的电火花代码是：
utp.coalesce(1).write.format('com.databricks.spark.csv').save('s3n://my_
浏览 6提问于2017-03-14得票数 4
1回答
我正在使用pyspark处理一些数据，并将输出写入S3。我已经在athena中创建了一个表，它将用于查询此数据。
数据采用json字符串的形式(每行一个)，spark代码读取文件，根据特定字段对其进行分区，并写入S3。
对于一个1.1 GB的文件，我看到spark正在写入36个文件，每个文件大小大约为5 MB。在阅读athena文档时，我发现最佳文件大小约为128MB。
sparkSess = SparkSession.builder\
.appName("testApp")\
.config("spark.debug.maxToStringFields
浏览 5提问于2019-12-16得票数 2
2回答
由于一些不幸的事件序列，我们最终得到了一个存储在s3上的非常零散的数据集。表元数据存储在Glue上，数据写入bucketBy，并以拼图格式存储。因此，文件的发现不是问题，spark分区的数量等于存储桶的数量，这提供了很好的并行性。
当我们在Spark/EMR上加载这个数据集时，我们最终让每个spark分区从s3加载了大约8k个文件。
因为我们以列的格式存储数据；根据我们需要几个字段的用例，我们并不真正读取所有数据，而是读取存储的一小部分数据。
根据工作节点上的CPU利用率，我可以看到每个任务(在每个分区上运行)使用了大约20%的CPU，我怀疑这是因为每个任务都有一个线程顺序地从s3读取文件，所
浏览 2提问于2020-01-20得票数 2
如果文件是从HDFS加载的，默认情况下，spark会为每个块创建一个分区。但是，在从S3桶加载文件时，S3如何决定分区呢？
浏览 7提问于2016-05-11得票数 13
回答已采纳
1回答
我有一个(显然)加载和转换数据的PySpark应用程序。
我想将结果RDD持久化到S3，但是.saveAsTextFile()函数不能满足我的要求，因为它将多个RDD条目写入一个文件。
例如，假设RDD resultRDD是：
[('cats', cats_data), ('dogs', dogs_data), ('flamingos', flamingos_data)]
调用resultRDD.saveAsTextFile(s3n://path/to/somewhere/)时，它将创建多个文件，如下所示：
1. 000_part00 [cont
浏览 3提问于2015-12-30得票数 1
2回答
我想要加载存储在S3 AWS文件夹结构中的所有拼图文件。
文件夹结构如下：<code>D0</code>
我想要的是一次读取所有的拼图文件，所以我希望PySpark读取2019年所有可用的月份和日期的所有数据，然后将其存储在一个数据帧中(这样您就可以获得一个包含2019年所有日期的连接/联合数据帧)。
我被告知这些是分区的文件(虽然我不确定这一点)。
这在PySpark中是可能的吗?如果是的话，是如何实现的？
当我尝试<code>D1</code>时，它起作用了。但是，当我想使用<code>D2</code>查看Spark
浏览 70提问于2019-12-04得票数 0
将现有的Angular2 RC2应用程序升级到RC4需要采取哪些步骤？我已经像下面这样更新了我的package.json文件，并在根文件夹上运行了npm更新，但是它仍然从RC2引用了节点模块文件夹中的角包的旧版本。
我查看了更改日志和发布说明，并搜索了google，但没有结果。该应用程序运行，但在引用新的ngModel相关表单功能时崩溃，该功能在RC2中也不起作用。我试图更新到RC4，以使用新的表单模块来查看这是否解决了我的基本表单问题。
原始
"dependencies": {
"@angular/common": "2.0.0-rc.2&
浏览 5提问于2016-07-19得票数 2
回答已采纳
1回答
我目前正在使用这个数据集s3://commoncrawl/crawl-001/2008/06/19/1/。它的大小是24 S3，我正在尝试将其分离为文本/html请求，并将其保存在我的S3存储桶中。代码一切正常，但当我试图将它保存到存储桶中时，我的记忆出现了问题： Reason: Container killed by YARN for exceeding memory limits. 11.1 GB of 11 GB physical memory used. 最初，我从具有两个从节点m5.xlarge的主节点开始，后来我尝试将主节点和从节点与m5.2xlarge放在一起，但这是不够的。
浏览 15提问于2021-09-08得票数 0
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我想从一个S3桶中读取所有的拼板文件，包括子目录中的所有文件(这些实际上是前缀)。
在S3 url中使用通配符(*)只适用于指定文件夹中的文件。例如，使用此代码将只读取target/文件夹下的拼花文件。
df = spark.read.parquet("s3://bucket/target/*.parquet")
df.show()
假设我在我的s3桶中有这样一个结构：
"s3://bucket/target/2020/01/01/some-file.parquet"
"s3://bucket/target/2020/01/02/some-file.pa
浏览 1提问于2020-10-08得票数 2
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