我正在使用这个教程:,但没有用。
我尝试过以下几种方法:
textFile=sc.textFile("README.md")
textFile.count()
下面是我收到的输出,而不是期望的结果126。
> textFile=sc.textFile("README.md")
15/11/18 13:19:49 INFO MemoryStore: ensureFreeSpace(182712) called with curMem=2
54076, maxMem=556038881
15/11/18 13:19:49 INFO MemoryStore: B
我刚开始和斯派克一起玩,我已经在挣扎了。我刚刚下载了Spark的spark-1.6.1-bin-hadoop2.4并试图打开PySpark Shell ./bin/pyspark,但不幸的是,我被提示如下:
Error: Could not find or load main class org.apache.spark.launcher.Main
环境:
Ubuntu 14.04.4 64位
Java版本"1.8.0_77“
Python 2.7.6
Spark 1.6.1为Hadoop2.4及更高版本预构建
有什么线索能解决这个问题吗?
,它可以很好地使用S
下载spark 1.5.0预构建并通过pyspark运行此简单代码
from pyspark.sql import Row
l = [('Alice', 1)]
sqlContext.createDataFrame(l).collect
产生错误:
15/09/30 06:48:48 INFO Datastore: The class "org.apache.hadoop.hive.metastore.model.MResourceUri" is tagged as "embedded-only" so do
es not have its ow
尝试运行该命令时:
sbt/sbt assembly
我收到如下消息:
$ sbt/sbt assembly
-bash: sbt/sbt: No such file or directory
通过cgwin运行此命令时,我已经在目录/cygdrive/c/Users/llll/Downloads/spark-1.5.2-bin-hadoop2.4/spark-1.5.2-bin-hadoop2.4中。我是否需要移动到其他目录才能运行此命令?另外,当我运行时:
./bin/pyspark
我收到一条错误消息:
Error: Could not find or load main class o
从Spark 2.4.0开始,可以在没有外部jars的情况下保存为AVRO。然而,我根本不能让它工作。我的代码如下所示:
key = 'filename.avro'
df.write.mode('overwrite').format("avro").save(key)
我得到以下错误:
pyspark.sql.utils.AnalysisException: 'Failed to find data source: avro. Avro is built-in but external data source module since S
当我在集群上使用python3运行spark时。这个错误不断出现:
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 10 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 10.3 in sta
我正在尝试基于下面的spark文档使用PySpark 2.4,pyarrow版本0.15.0和pandas版本0.24.2执行pandas_udf,在调用pandas_udf函数时有问题。
import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf
from pyspark.sql.types import LongType
# Declare the function and create the UDF
def multiply_func(a, b):
return a * b
multiply
我正在尝试在spark中将rdd转换为数据帧。我的rdd是由一个整数列表的并行化完成的,而我在转换为数据帧时遇到了问题。它返回"TypeError: StructType无法接受类型中的对象60651“。 在这里你可以看得更清楚: # Create a schema for the dataframe
schema = StructType([StructField('zipcd', IntegerType(), True)] )
# Convert list to RDD
rdd = sc.parallelize(zip_cd) #solution: close
我在外部服务器上运行pyspark时遇到问题。运行pyspark会导致多个错误,而我似乎无法确定如何修复它们。这是打印输出:
[root@spark-master ~]# pyspark
Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit)| (default, Dec 23 2016, 12:22:00)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux
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