如何使用Spark数据框列上的函数或方法进行Scala转换
Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的计算任务。它提供了丰富的API和函数，可以对数据进行转换和处理。在Spark中，可以使用数据框列上的函数或方法进行Scala转换。
要使用Spark数据框列上的函数或方法进行Scala转换，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入必要的Spark相关库和类：import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.Column
- 创建SparkSession对象：val spark = SparkSession.builder() .appName("Spark DataFrame Column Transformation") .getOrCreate()
- 加载数据集并创建数据框：val data = Seq(("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)) val df = spark.createDataFrame(data).toDF("Name", "Age")
- 使用列上的函数或方法进行转换：// 添加新列 val newDf = df.withColumn("AgePlus10", col("Age") + 10) // 删除列 val newDf = df.drop("Age") // 重命名列 val newDf = df.withColumnRenamed("Age", "NewAge") // 过滤数据 val newDf = df.filter(col("Age") > 30) // 排序数据 val newDf = df.orderBy(col("Age").desc)
- 使用内置函数：
- 使用自定义函数：// 定义自定义函数 val myFunc: Column => Column = (col: Column) => col * 2 // 应用自定义函数 val newDf = df.withColumn("AgeDouble", myFunc(col("Age")))
- 显示转换结果：newDf.show()
在使用Spark数据框列上的函数或方法进行Scala转换时，可以根据具体需求选择合适的函数或方法。Spark提供了丰富的内置函数，如数学函数、字符串函数、日期函数等，可以满足大部分转换需求。同时，也可以自定义函数来实现更复杂的转换操作。
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我有跟踪df -
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浏览 1提问于2018-01-31得票数 0
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1回答
提取spark数据帧中列的值
、、、、
我有一个需求，我需要从spark dataframe中过滤出行，其中某一列的值(比如“价格”)需要与scala映射的scala map.The键中的值匹配，该值是另一列的值(比如"id")。我的数据框包含两列: id和price。我需要过滤掉价格与scala map中提到的价格不匹配的所有列。
我的代码类似于：
object obj1{
// This method returns value price for items as per their id
getPrice(id:String):String {
//lookup in a map and ret
浏览 1提问于2017-10-03得票数 0
1回答
使用函数迭代数据帧时出错
、、、、
编辑的
我正试图通过数据遍历来创建另一个数据。在这个例子中，我没有使用第一个例子中的数据，它只是为了显示我试图做的事情。然而，我们的想法是使用第一种方法根据第一种数据生成一个大得多的新的。
无论我在void函数中尝试什么，我都会在foreach中得到错误。
要迭代的示例数据文件：
Dataset<Row> obtencionRents = spark.createDataFrame(Arrays.asList(
new testRentabilidades("0000A0","PORTAL","4-ANUAL",
浏览 4提问于2021-11-03得票数 0
1回答
用星火规范列
、、、、
我有一个有三列的数据文件，我想规范最后一列，以便用ML (Spark和Scala)应用ALS，我怎么做呢？
这是我的Dataframe的摘录
val view_df = spark.createDataFrame(view_RDD, viewSchema)
val viewdd = view_df.withColumn("userIdTemp", view_df("userId").cast(IntegerType)).drop("userId")
.withColumnRenamed("userI
浏览 1提问于2018-05-03得票数 5
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1回答
我是新来的火种，所以希望有人能帮忙。我试图读取存储在GCP桶上的拼板文件。该文件按日期进行分区，因此，例如bucket-name/year={}/month={}/day={}
对于给定的文件，我们有以下模式描述：
直到3月份，我们以前在浮动数据类型中使用x和y列。
3月份以来，这2列现在都是双数据类型的。
从我所看到的来看，吡火花在评估浮点数方面没有任何问题，而双数据类型是兼容的数据类型。(我在网上发现的类似的错误示例与数据类型不兼容有关，例如字符串和浮点数)，但是，如果我们试图读取该文件的所有可用数据，就会遇到这个奇怪的问题：
#i.e. read all the data
浏览 4提问于2021-06-09得票数 0
1回答
在Spark1.6.0中，我有一个包含职务描述的列的数据框架，如：
Description
bartender
bartender
employee
taxi-driver
...
我使用以下方法从该列检索唯一值列表：
val jobs = people.select("Description").distinct().rdd.map(r => r(0).asInstanceOf[String]).repartition(4)
然后，对于每个职务描述，我尝试检索具有该职务的人员并做一些事情，但我得到了一个NullPointerException：
jobs.foreach
浏览 2提问于2016-02-21得票数 5
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我试图注册一个Spark，以帮助我从一个表中转换一个XML字符串，但是我得到了以下异常。我能知道我错过了什么吗？我正在使用Scala2.12.10和Spark2.4.4。
package org.mt.experiments
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import scala.xml.transform.{RewriteRule, RuleTransformer}
import scala.xml.{Elem, Node, NodeSeq}
object Launcher2 {
case class Student(name:
浏览 10提问于2019-10-31得票数 1
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我在使用datastacks/ Spark - Cassandra -connector将cassandra (Scylla)数据加载到Apache spark时遇到了问题：
scala> val rdd = sc.cassandraTable[(String)](keyspace, table).select("url").limit(10).collect()
java.util.NoSuchElementException: key not found: duration
at scala.collection.MapLike$class.default(MapLi
浏览 3提问于2020-02-27得票数 0
我有一个RDD：
rd.take(2)
[Row(id=0, items=['ab', 'nccd], actor='brad'),
Row(id=1, items=['rd', 'fh'], actor='tony')]
我正在尝试将其转换为星星之火：
df = spark.createDataFrame(rd)
这对我有用。
但现在当我试图运行它时：
df.show()
这让我出错了。这起作用了。请给我一些这方面的见解。
Error:
Py4JJavaError: An error occurre
浏览 0提问于2018-04-16得票数 0
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1回答
得到这个问题与斯帕克2.3。
我在Cloudera集群上运行这个任务，它有7个节点: 64 GB ram，每个16核
相关conf：--conf spark.executor.memoryOverhead=5G --executor-memory 30G --num-executors 15 --executor-cores 5
火花执行器会引发错误：
java.lang.OutOfMemoryError: Requested array size exceeds VM limit
at java.lang.StringCoding.encode(StringCoding.java:350)
浏览 1提问于2018-07-18得票数 0
如何创建具有给定精度的BigDecimal的spark数据集？请参见spark shell中的以下示例。您将看到，我可以创建具有所需BigDecimal精度的DataFrame，但无法将其转换为Dataset。
scala> import scala.collection.JavaConverters._
scala> case class BD(dec: BigDecimal)
scala> val schema = StructType(Seq(StructField("dec", DecimalType(38, 0))))
scala> val h
浏览 73提问于2019-11-14得票数 2
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我们怎么才能用
在org.apache.spark.sql.catalyst.parser.CatalystSqlParser中导入它，它在Scala中工作得很好，现在根据需求，我们尝试转换我们的项目。我正在用蓝色的数据砖来使用这个图书馆。
浏览 7提问于2022-06-09得票数 0
3回答
我在HDFS中有一个小的拼图文件(7.67MB)，用snappy压缩。该文件有1,300行和10500列，均为双精度值。当我从拼图文件创建一个数据框并执行一个简单的操作，如计数，它需要18秒。
scala> val df = spark.read.format("parquet").load("/path/to/parquet/file")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [column0_0: double, column1_1: double ... 10498 more fields]
scala>
浏览 4提问于2018-09-12得票数 2
我正在尝试用可能在count_2列中的数据替换count_1列中的所有空数据。下面是给定输入的预期输出。我如何在Spark Scala中做到这一点？ 输入数据帧 name count_1 count_2
Java 10000 null
Python null 20000
Scala 30000 null
R null null
Swift 50000 65000 输出数据帧 name merged
Java 10000
Python 20000
Scala 30000
R null
Swift 50000
浏览 23提问于2021-09-05得票数 1
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我有一个包含两个字符串列的数据框架，其中包含日期信息(即"2014-01-01")。我想对这样的列做操作，比如强制转换到日期格式，并减去日期。我尝试使用我在internet上发现的内容来定义UDF，例如：
import org.apache.spark.sql.types.DateType
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.joda.time.DateTime
import org.joda.time.format.DateTimeFormat
val d = DateTimeFormat.forPatter
浏览 1提问于2016-01-12得票数 1
回答已采纳
我正在尝试将Jayaway JSONPATH与我的Spark RDD操作结合使用。(spark版本1.6.3) JsonPath版本2.0.0我在运行时得到以下堆栈跟踪。 java.lang.NoSuchFieldError: defaultReader
at com.jayway.jsonpath.spi.json.JsonSmartJsonProvider.<init>(JsonSmartJsonProvider.java:39)
at com.jayway.jsonpath.internal.DefaultsImpl.jsonProvider
浏览 30提问于2020-07-23得票数 0
我正在尝试从Hive表中加载一些数据，其中一列如下：
id - bigint
当我将表加载到dataframe中并执行printSchema时，我看到Spark与Hive Metastore一致，即id是long类型。然而，当我尝试对表做任何事情时，我得到了这个错误：
SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 14.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 14.0 (TID 218, 10.139.64.41, execu
浏览 3提问于2019-11-28得票数 0
我使用joda.time.Datetime库将字符串转换为datetime字段，但它引发不受支持的异常，这里是主要类代码：
//create new var with input data without header
var inputDataWithoutHeader: RDD[String] = dropHeader(inputFile)
var inputDF1 = inputDataWithoutHeader.map(_.split(",")).map{p =>
val dateYMD: DateTime = DateTimeFormat.forPattern(
浏览 4提问于2016-01-14得票数 2
回答已采纳
我在Spark中有以下数据框架和模式
val df = spark.read.options(Map("header"-> "true")).csv("path")
scala> df show()
+-------+-------+-----+
| user| topic| hits|
+-------+-------+-----+
| om| scala| 120|
| daniel| spark| 80|
|3754978| spark| 1|
+-------+-------+-----+
浏览 118提问于2017-06-21得票数 1
我正在尝试在spark和scala中实现神经网络，但无法执行任何向量或矩阵乘法。Spark提供了两个向量。Spark.util向量支持点运算，但已弃用。mllib.linalg向量不支持scala中的操作。
使用哪一个来存储权重和训练数据？
如何使用mllib在spark scala中执行向量乘法，如w*x，其中w是向量或权重矩阵，x是输入。pyspark向量支持点积，但在scala中我无法在向量中找到这样的函数
浏览 0提问于2016-01-20得票数 8
3回答
在对WrappedArray执行任何操作时都会抛出ClassCastExpection。
示例：
我有如下所示的地图输出
输出：
Map(1 -> WrappedArray(Pan4), 2 -> WrappedArray(Pan15), 3 -> WrappedArray(Pan16, Pan17, Pan18), 4 -> WrappedArray(Pan19, Pan1, Pan2, Pan3, Pan4, Pan5, Pan6))]
调用map.values时，它将输出输出打印为下面的输出
MapLike(WrappedArray(Pan4), WrappedA
浏览 0提问于2016-11-23得票数 9
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我正在对抛出SparkSession的Object is not an instance of declaring class执行查询，下面是下面的代码
Dataset<Row> results = spark.sql("SELECT t1.someCol FROM table1 t1 join table2 t2 on t1.someCol=t2.someCol");
results.count();
异常发生在方法count()期间。
我还观察到，如果查询是简单的select col from table1，则运行良好，但上面的联接查询会导致错误。
我正
浏览 2提问于2017-03-27得票数 0
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我在一个不是很大的DataFrame上使用了toPandas()，但是我得到了以下异常：
18/10/31 19:13:19 ERROR Executor: Exception in task 127.2 in stage 13.0 (TID 2264)
org.apache.spark.api.python.PythonException: Traceback (most recent call last):
File "/home/hadoop/spark2.3.1/python/lib/pyspark.zip/pyspark/worker.py", line 23
浏览 2提问于2018-10-31得票数 2
我正在尝试执行一个以Twitter为源的Spark Streaming示例，如下所示：
public static void main (String.. args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Spark_Streaming_Twitter").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
JavaStreamingContext jssc = n
浏览 0提问于2014-07-02得票数 26
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遇到一个错误，我认为是由窗口函数引起的。
当我应用这个脚本并且只保存几个样例行时，它工作得很好，但是当我将它应用到我的整个数据集(只有几个GB)时，在最后一步尝试持久化到hdfs时，它会出现这个奇怪的错误。当我持久化w/o窗口函数时，脚本可以工作，所以问题必须来自这个函数(，我有大约325个特性列在for循环中运行)。
知道是什么导致了这个问题吗？我的目标是通过前向填充方法对数据中的每个变量进行时间序列数据的计算。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.s
浏览 0提问于2019-05-29得票数 6
我使用的是spark 1.4.0 /Hadoop2.6.0(仅用于hdfs)，在运行Scala SparkPageRank示例SparkPageRank时遇到以下错误：
Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Stopwatch.elapsedMillis()J
at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:245)
at org.apach
浏览 5提问于2015-06-24得票数 8
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2回答
我的火花版本是1.3，我使用的是电火花。
我有一个叫做df的大数据。
from pyspark import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
df = sqlContext.parquetFile("events.parquet")
然后选择dataframe的几个列，并尝试计算行数。这个很好用。
df3 = df.select("start", "end", "mrt")
print(type(df3))
print(df3.count())
然后我应用用户定义的函数将一个列从一个字
浏览 2提问于2015-10-26得票数 4
回答已采纳
我有以下代码:对于每个my_id，我尝试根据timestamp字段对amount字段进行排序：
output_rdd = my_df.rdd.map(lambda r: (r['my_id'], [r['timestamp'],[r['amount']]]))\
.reduceByKey(lambda a, b: sorted(a+b, key=(a+b)[0]))\
.map(lambda r: r[1])
但是，我得到了以下错误：
Py4JJava
浏览 14提问于2016-09-28得票数 0
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1回答
我正在尝试将向量数据类型提供给一个名为mllib的Word2Vec函数。当Word2Vec返回一个包含所需向量的“结果”列的DataFrame时，需要一些代码。最后，当代码在Spark中成功运行时，我尝试使用.foreach来println几行代码。火花在这一步崩溃，有以下错误：NullPointerException。如果删除println命令，代码将运行良好。我试过使用RDD的示例方法，但同样的火花错误出现了。不知何故，RDD变得不可读了。
若要了解此ML任务的背景，请参阅此。
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.rdd._
浏览 0提问于2018-03-19得票数 1
回答已采纳
这个问题针对的是熟悉py4j的人，并且可以帮助解决酸洗错误。我试图将一个方法添加到PythonMLLibAPI中，该方法接受namedtuple的RDD，做一些工作，并以RDD的形式返回结果。
该方法是以PYthonMLLibAPI.trainALSModel()方法为模型的，其类似的现有相关部分如下：
def trainALSModel(
ratingsJRDD: JavaRDD[Rating],
.. )
用于建模新代码的现有python评级类是：
class Rating(namedtuple("Rating", ["user", &#
浏览 1提问于2015-04-28得票数 14
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它给了我java.lang.ClassCastException：[Ljava.util.UUID；不能投给[Ljava.lang.String；
我的工作是从一个包含PostgreSQL类型列的user_ids uuid[]表中读取数据，所以当我试图保存user_ids uuid[]上的数据时，会得到上面的错误。
但是，在Cassandra上创建相同的表很好！user_ids list<text>。
我无法更改源表的类型，因为我正在读取遗留系统中的数据。
我一直在看日志上打印的点，在org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.J
浏览 1提问于2017-09-26得票数 0
1回答
我正在从spark中的拼图加载数据，其中一列是Binary Type。我想要将此列转换为几何类型，为此我使用Apache Sedona/GeoSpark。我使用st_geomfromwkb来完成此操作，但遇到错误 df = spark.read.parquet("dbfs:/FileStore/tables/geometry.parquet")
df.printSchema()
root
|-- geo_key: string (nullable = true)
|-- STATEFP: string (nullable = true)
|-- geometr
浏览 107提问于2021-09-19得票数 2
Getting the below error while saving uuid to postgresql
at org.postgresql.jdbc.PgStatement$BatchResultHandler.handleError(PgStatement.java:2356)
at org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl$1.handleError(QueryExecutorImpl.java:395)
at org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl.processResults(QueryEx
浏览 12提问于2020-10-22得票数 2
在我们的一个Pyspark作业中，我们有一个场景，我们在一个大的数据帧和相对较小的数据帧之间进行连接，我相信spark正在使用广播连接，我们遇到了以下错误 org.apache.spark.SparkException: Cannot broadcast the table that is larger than 8GB: 8 GB
at org.apache.spark.sql.execution.exchange.BroadcastExchangeExec$$anonfun$relationFuture$1$$anonfun$apply$1.apply(BroadcastExch
浏览 752提问于2020-04-22得票数 0
下面的java程序是用apache spark编写的。
该程序尝试从相应的文件中读取肯定和否定词的列表，将其与主文件进行比较，并相应地过滤结果。
import java.io.Serializable;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.File;
import java.util.*;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.List;
import org.apache.spark.api.java.*;
import org
浏览 0提问于2014-09-18得票数 20
回答已采纳
环境- spark-3.0.1-bin-hadoop2.7、eclipse 2.12.3、Scala、SparkSQL、eclipse-jee-oxygen-2-linux-gtk-x86_64
我有一个csv文件，它有3列数据类型:String，Long，Date。我想按字符串的第一列进行分组，并检索最大的日期值。
为此，我从文本文件中创建了Person对象的RDD，并将其转换为dataframe 'peopleDF‘。已将数据帧注册为临时视图。我使用spark提供的sql方法运行以下sql语句。
val maxDateDF = spark.sql("SELECT name,
浏览 22提问于2021-03-10得票数 0
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当我试图将一个函数传递给Spark的map方法时，我遇到了一些问题。我的问题似乎是在功能，但不确定它。
我的功能是这样的：
def add_h3_hash_column(row):
rowDict = row.asDict()
hash = h3.geo_to_h3(
rowDict["latitude"], rowDict["longitude"], resolution
)
rowDict[f"h3_hash_{res}"] = str(hash)
return rowDict
de
浏览 34提问于2022-10-28得票数 0
在创建数据框架之后，我对registerTempTable有了问题。可能的原因是什么？谢谢。
import org.apache.spark.sql.SQLContext
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
trainingData.registerTempTable("trainingdata")
val countResult = sqlContext.sql("SELECT COUNT(*) FROM trainingdata").collect()
错误信息是
浏览 3提问于2016-04-14得票数 2
我正在尝试使用self从表中获取最新的记录。它使用spark-sql工作，但不使用spark DataFrame API。
有人能帮忙吗？是虫子吗？
我在本地模式下使用Spark2.2.0
创建输入DataFrame
scala> val df3 = spark.sparkContext.parallelize(Array((1,"a",1),(1,"aa",2),(2,"b",2),(2,"bb",5))).toDF("id","value","time")
df3: org
浏览 4提问于2017-10-31得票数 6
回答已采纳
你好。你好吗？我是一名Python开发人员，正在尝试学习Spark Scala。我的任务是创建日期范围框，并计算每个框(直方图)中出现的频率。
我的输入数据帧如下所示
我的bin边是这样的(在Python中)：
bins = ["01-01-1990 - 12-31-1999","01-01-2000 - 12-31-2009"]
我要查找的输出dataframe是(每个bin的原始dataframe中有多少个值的计数)：
有没有人可以指导我怎么做是spark scala？我有点迷路了。谢谢。
浏览 2提问于2020-09-02得票数 0
我试图使用火花数据作为输入我的k-均值模型。不管怎么说，我总是犯错误。(检查代码后的部分)
我的看起来像这样(大约有100万行)：
ID col1 col2 Latitude Longitude
13 ... ... 22.2 13.5
62 ... ... 21.4 13.8
24 ... ...
浏览 2提问于2017-07-06得票数 2
3回答
我想在Spark数据集上循环，并根据每行的特征将特定值保存在Map中。我是Spark和Scala的新手，所以我加入了一个简单的例子来说明我在python中要做的事情。
python中的最小工作示例：
mydict = dict()
for row in data:
if row['name'] == "Yan":
mydict[row['id']] = row['surname']
else:
mydict[row['id']] = "Random
浏览 15提问于2019-10-22得票数 0
回答已采纳
4回答
我有一个名为d2的数据帧，它有两列(DEST_COUNTRY_NAME，count) 我创建了一个新的数据框，如下所示： df3 = df2.groupBy("DEST_COUNTRY_NAME").sum('count') 我打算将"sum(count)“列的名称更改为"destination_total"： df5 = df3.selectExpr("cast(DEST_COUNTRY_NAME as string) DEST_COUNTRY_NAME", "cast(sum(count) as int) d
浏览 47提问于2020-09-10得票数 0
回答已采纳
2回答
火星雨数据转换成熊猫
、、、
我正试图将星火数据框架转换为熊猫，但我遇到了一个错误：
databricks/spark/python/pyspark/sql/pandas/conversion.py:145: UserWarning: toPandas attempted
Arrow optimization because 'spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled' is set to true, but has
reached the error below and can not continue. Note that
&
浏览 4提问于2021-11-09得票数 1
回答已采纳
如何在Spark中使用下面的函数？互联网上到处都是，但找不到合适的例子。
public void foreachPartition(scala.Function1<scala.collection.Iterator<T>,scala.runtime.BoxedUnit> f)
我所知道的唯一一件事是它对process batch of data很好，也就是所谓的BoxedUnit。
如何使batch ID或BoxedUnit of dataset批量处理数据？
有人能告诉我们如何实现这个方法吗？
浏览 2提问于2020-04-12得票数 0
回答已采纳
所以，我有如下数据，
[ (1, data1), (1, data2), (2, data3), (1, data4), (2, data5) ]
我想将其转换为以下内容，以供进一步处理。
[ (1, [data1, data2, data4]), (2, [data3, data5]) ]
我使用了groupByKey和reduceByKey，但是由于数据量很大，它失败了。数据不是很高，而是很宽。换句话说，键在1到10000之间，但是值列表从100 K到900 k不等。
我正在努力解决这个问题，并计划应用mapPartitions或(Hash)partitioner。
所以，如果其中一个可行
浏览 5提问于2016-01-26得票数 6
我正面临一个问题，我已经很久没有解决这个问题了。
我在Spark1.4和Scala2.10。我现在无法升级(大型分布式基础设施)
我有一个有几百列的文件，其中只有两个是字符串，rest都是长的。我想把这些数据转换成标签/特性数据。
我已经能够把它变成LibSVM格式了。
我只是不能把它变成标签/特征格式。
其原因是
我无法使用toDF()，如这里所示，
val = MLUtils.loadLibSVMFile(sc，" data /mllib/sample_libsvm_data.txt").toDF()
它在1.4中不支持。
所以我首先把txt
浏览 1提问于2016-03-14得票数 7
回答已采纳
下面我提供了我的代码。我遍历了DataFrame prodRows，对于每个product_PK，我从prodRows中找到了一些匹配的product_PKs子列表。
numRecProducts = 10
var listOfProducts: Map[Long,Array[(Long, Int)]] = Map()
prodRows.foreach{ row : Row =>
val product_PK = row.get(row.fieldIndex("product_PK")).toString.toLong
val gend
浏览 3提问于2017-11-18得票数 5
回答已采纳
我在电子病历笔记本上执行了以下PySpark代码：
s3_path = "s3://bucket/key/file.csv"
df = spark.read.csv(s3_path, header=True)
df.repartition(1).write.mode("overwrite").csv(s3_path)
我得到了以下错误：
An error occurred while calling o166.csv.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted.
at org.apache.spark
浏览 12提问于2022-05-09得票数 0
回答已采纳
我移植了一个Scala代码，它可以简单地聚合到Python中：
from time import time
from utils import notHeader, parse, pprint
from pyspark import SparkContext
start = time()
src = "linkage"
sc = SparkContext("spark://aiur.local:7077", "linkage - Python")
rawRdd = sc.textFile(src)
noheader = rawRdd.filte
浏览 5提问于2017-01-25得票数 0
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