如果我不能使用SparkContext，如何创建DataFrame？
如果无法使用SparkContext，可以使用SparkSession来创建DataFrame。SparkSession是Spark 2.0版本引入的新概念，它是与Spark交互的入口点，可以用于创建DataFrame、执行SQL查询等操作。
要创建DataFrame，首先需要创建一个SparkSession对象。可以使用以下代码创建一个SparkSession：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("DataFrame Creation") \
.getOrCreate()接下来，可以使用SparkSession对象的read方法从不同的数据源读取数据并创建DataFrame。以下是一些常见的数据源和创建DataFrame的示例：
- 从CSV文件创建DataFrame：
df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)- 从JSON文件创建DataFrame：
df = spark.read.json("path/to/file.json")- 从数据库表创建DataFrame（假设使用MySQL数据库）：
df = spark.read.format("jdbc") \
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/db_name") \
.option("dbtable", "table_name") \
.option("user", "username") \
.option("password", "password") \
.load()- 从RDD创建DataFrame：
rdd = spark.sparkContext.parallelize([(1, "Alice"), (2, "Bob"), (3, "Charlie")])
df = spark.createDataFrame(rdd, ["id", "name"])这些示例展示了如何使用SparkSession对象从不同的数据源创建DataFrame。根据实际需求选择合适的方法来创建DataFrame。
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我有一个有几行数行的dataframe。我可以使用以下代码循环这个dataframe：
for row in df.rdd.collect():
但这是行不通的，对吧？因此，我想要的是映射每一行并将其传递给UDF，并根据行中的值返回另一个新的dataframe (从DB)。
我试过df.rdd.map(lambda row:read_from_mongo(行，火花)).toDF()
但我发现了一个错误：
_pickle.PicklingError:未能序列化对象:异常:似乎您试图从广播变量、操作或转换引用SparkContext。SparkContext只能在驱动程序上使用，而不能在它在工作
浏览 5提问于2019-12-24得票数 0
我正在Spark中构建一个应用程序，并且希望在类中的方法中使用SparkContext和/或SQLContext，主要用于从文件或SQL查询中提取/生成数据集。
例如，我想创建一个T2P对象，它包含收集数据的方法(在本例中需要访问SparkContext)：
class T2P (mid: Int, sc: SparkContext, sqlContext: SQLContext) extends Serializable {
def getImps(): DataFrame = {
val imps = sc.textFile("file.txt").map
浏览 1提问于2015-07-27得票数 2
1回答
星火拼花数据帧分区数目
、、、
我有一个HDFS文件夹与两个250 an的地板文件。hadoop块大小设置为128 to。具有以下代码：
JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext();
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sparkContext);
DataFrame dataFrame = sqlContext.read().parquet("hdfs:////user/test/parquet-folder");
LOGGER.info("Nr. of rd
浏览 3提问于2017-06-28得票数 4
在Scala中，我可以从内存中的字符串创建一个单行DataFrame，如下所示：
val stringAsList = List("buzz")
val df = sqlContext.sparkContext.parallelize(jsonValues).toDF("fizz")
df.show()
当df.show()运行时，它会输出：
+-----+
| fizz|
+-----+
| buzz|
+-----+
--现在我正试图在Java类中实现这一点。显然没有toDF(String)方法。我试过：
List<String> stringA
浏览 0提问于2016-10-10得票数 9
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如何在Spark Streaming中将RDD转换为DataFrame，而不仅仅是在Spark中
我看过这个例子，但它需要SparkContext。
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
rdd.toDF()
在我的例子中，我使用StreamingContext。然后我应该在foreach中创建SparkContext吗？它看起来太疯狂了..。那么，如何处理这个问题呢？我的最终目标(如果它可能有用的话)是使用rdd.toDF.write.format("json").saveAsTe
浏览 0提问于2016-10-12得票数 6
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我有一个接受spark DataFrame的函数，我想要获得DataFrames所在的Spark上下文。 原因是我想要获得SQLContext，这样我就可以运行一些SQL查询。 sql_Context = SQLContext(output_df.sparkContext())
sql_Context.registerDataFrameAsTable(output_df, "table1")
sql_Context.sql("select * from table1") # or some more complicated query 但是output_df.
浏览 10提问于2020-07-03得票数 1
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1回答
我有一个scala jar，我从AWS Glue job调用它。我的jar将一个DataFrame写入另一个开启了KMS加密的亚马逊网络服务账户的S3存储桶中。我可以写入存储桶，但无法添加目标存储桶所有者访问文件的权限。我可以做到这一点，如果简单地使用胶水写入器，但与直火花，它只是不工作。我已经阅读了所有文档，并且在hadoop配置中设置了以下存储桶策略。 def writeDataFrameInTargetLocation( sparkContext:SparkContext = null，dataFrame: DataFrame，location: String，fileFormat:
浏览 37提问于2020-09-28得票数 0
有一些方法可以将org.apache.spark.sql.DataFrame的数据保存到文件系统或Hive。但是如何将从DataFrame创建的MongoDB数据中的数据保存回MongoDB呢？
编辑：我使用
SparkContext sc = new SparkContext()
Configuration config = new Configuration();
config.set("mongo.input.uri","mongodb://localhost:27017:testDB.testCollection);
JavaRDD<Tuple2<O
浏览 2提问于2015-07-20得票数 1
对于DataFrame的SparkContext，我可以通过以下方法获得底层上下文：
df.rdd.sparkContext
我能用DataFrameWriter实现同样的目标吗？通过获取底层的DataFrame/Rdd？
浏览 4提问于2016-08-26得票数 1
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我有一个PySpark DataFrame，我尝试过许多示例，演示如何使用现有列创建一个基于操作的新列，但它们似乎都不起作用。
因此，我有一个问题：̶w̶o̶：
1-为什么这段代码不能工作？
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext
import pyspark.sql.functions as F
sc = SparkContext()
sqlContext = SQLContext(sc)
a = sqlContext.createDataFrame([(5, 5, 3)
浏览 0提问于2017-06-08得票数 0
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1回答
有没有办法在不使用spark-submit脚本的情况下，以yarn-cluster模式运行pyspark脚本？我需要以这种方式使用它，因为我将把这段代码集成到django web应用程序中。
当我尝试在yarn-cluster模式下运行任何脚本时，我得到以下错误：
org.apache.spark.SparkException: Detected yarn-cluster mode, but isn't running on a cluster. Deployment to YARN is not supported directly by SparkContext. Please u
浏览 1提问于2015-07-10得票数 8
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Dataframe是使用scala创建的。
val someDF = spark.createDataFrame( spark.sparkContext.parallelize(someData), StructType(someSchema) )
我想把这个转换成Pandas Dataframe
PySpark提供了.toPandas()来将火花数据转换成熊猫，但是scala(我可以找到)并没有对应的数据。
请在这方面帮助我。
浏览 1提问于2020-04-05得票数 0
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我目前正在使用mockito为spark编写测试用例，并且我正在模拟一个在其上调用wholeTextFiles的sparkContext。我有这样的东西 val rdd = sparkSession.sparkContext.makeRDD(Seq(("Java", 20000),
("Python", 100000), ("Scala", 3000)))
doReturn(rdd).when(mockContext).wholeTextFiles(testPath) 然而，我一直收到一个错误，说wholeTextFiles应该输出一个整数 o
浏览 556提问于2021-06-26得票数 0
我在Spark2.2中有以下DataFrame：
df =
v_in v_out
123 456
123 789
456 789
这个df定义了图的边。每一行都是一对顶点。我希望提取边缘数组，以便创建一个边缘的RDD，如下所示：
val edgeArray = Array(
Edge(2L, 1L, 0.0),
Edge(2L, 4L, 0.2),
Edge(3L, 2L, 0.9),
Edge(3L, 6L, 0.1),
Edge(4L, 1L, 0.0),
Edge(5L, 2L, 0.8),
Edge(5L, 3
浏览 4提问于2018-01-03得票数 0
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我想转换一个创建如下的数组：
case class Student(name: String, age: Int)
val dataFrame: DataFrame = sql.createDataFrame(sql.sparkContext.parallelize(List(Student("Torcuato", 27), Student("Rosalinda", 34))))
当我从DataFrame收集结果时，得到的数组是一个Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([Torcuato,27], [Rosalinda,
浏览 21提问于2016-04-14得票数 0
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我正在创建一个自定义火花监听器，并将其添加到运行的recordsWritten中，但是即使在运行sparkContext之后，如果执行DataFrame操作，在从OutputMetrics获取DataFrame时也会出现问题。
当我在下面运行时(非DataFrame)：
import org.apache.spark.scheduler.{SparkListener, SparkListenerTaskEnd}
var recordsWrittenCount = 0L
spark.sparkContext.addSparkListener(new SparkListener()
浏览 0提问于2018-08-03得票数 3
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我是斯派克和斯卡拉的新手。我正在尝试从SQL-server中的一个过程中获取内容，以便在Spark中使用它。为此，我将通过Scala (Eclipse)中的JDBCRDD导入数据，并从过程中生成一个RDD。
在创建RDD之后，我将它注册为一个临时表，然后使用sqlContext.sql(“选择查询以选择特定列”)。但是，当我在select查询中输入列名时，它会抛出一个错误，因为我在RDD和临时表中都没有列名。
请在下面找到我的代码：
val driver = "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"
val url = XXX
浏览 4提问于2015-04-11得票数 0
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我正在开发一个领域特定语言的自定义解释器。根据Apache Zeppelin文档()中给出的示例，这个解释器工作得很好。现在我想在一个新的DataFrame中存储一些结果。
我找到了创建DataFrames ()的代码，但我不能在我的解释器中使用它，因为我基本上找不到从我的自定义解释器中访问有效的运行时SparkContext (通常称为"sc")的方法。
我尝试了(静态) SparkContext.getOrCreate()，但这甚至导致了一个ClassNotFoundException。然后我将整个zeppelin-spark-dependencies...jar添加到我的
浏览 2提问于2016-05-08得票数 3
2回答
我有一个具有Date和Timestamp数据类型的蜂巢表。我正在使用下面的java代码创建DataFrame：
SparkConf conf = new SparkConf(true).setMaster("yarn-cluster").setAppName("SAMPLE_APP");
SparkContext sc = new SparkContext(conf);
HiveContext hc = new HiveContext(sc);
DataFrame df = hc.table("testdb.tbl1");
Dataframe模式
浏览 1提问于2017-03-24得票数 3
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我写了一个类，它得到一个DataFrame，在它上面做一些计算，并可以导出结果。数据帧由密钥列表生成。我知道我现在正在以一种非常低效的方式做这件事：
var l = List(34, 32, 132, 352) // Scala List
l.foreach{i =>
val data:DataFrame = DataContainer.getDataFrame(i) // get DataFrame
val x = new MyClass(data) // initialize MyClass with new Ob
浏览 1提问于2016-06-28得票数 12
def predict(model: LRModel,query: Query): PredictedResult = {
val categorical_val = Array[String]("Type","Month","Dept","Size","IsHoliday")
val ordinary_val = Array[String]()
val sc = new SparkContext()
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val query_seq = sc
浏览 9提问于2018-08-24得票数 3
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我有一个电火花数据，我想删除任何一行至少有一个NA。
我知道如何只对一列(下面的代码)这样做。
如何对dataframe的所有列执行相同的操作？
可复制示例
# Import modules
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql import Row
# Defining SparkContext
SparkContext.getOrCreate()
# Defining Spa
浏览 14提问于2022-10-05得票数 1
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3回答
展示了如何使用Scala case类来推断模式，如何从RDD创建DataFrame。我试图用sqlContext.createDataFrame(RDD, CaseClass)重现这个概念，但是我的DataFrame结果是空的。下面是我的Scala代码：
// sc is the SparkContext, while sqlContext is the SQLContext.
// Define the case class and raw data
case class Dog(name: String)
val data = Array(
Dog("Rex"),
浏览 0提问于2016-05-03得票数 12
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1回答
我是使用批处理流从卡夫卡流数据(maxRatePerPartition 10.000)。因此，在每一批我处理10.000卡夫卡信息。
在这个批处理运行中，我通过在rdd中创建一个dataFrame来处理每个消息。处理后，我使用: dataFrame.write.mode(SaveMode.append)将每个处理过的记录保存到同一个文件中。因此，它将所有消息附加到同一个文件中。
只要它在一个批处理中运行，这是可以的。但是，在执行下一个批处理运行(处理下一个10.000条消息)之后，它将为下一个10.000条消息创建一个新文件。
现在的问题是:每个文件(块)保留文件系统的50 1mb，但只包含大
浏览 1提问于2015-10-26得票数 1
回答已采纳
从我的发现来看，在不同的作业组中运行多个sparksql并不会将它们放入指定的组中。https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-29340 创建新的threadlocal jobgroup适用于spark dataframe作业，但不适用于sparksql。有没有办法将所有的线程本地spark sql执行放在一个单独的作业组中？ val sparkThreadLocal: SparkSession = DataCurator.spark.newSession()
sparkThreadLocal.sparkContext.setJobGroup(
浏览 38提问于2019-10-03得票数 0
2回答
真正基本的问题pyspark/hive问题：
如何追加到现有表中？我的尝试如下
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import HiveContext
conf_init = SparkConf().setAppName('pyspark2')
sc = SparkContext(conf = conf_init)
hive_cxt = HiveContext(sc)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[0,0],
浏览 0提问于2017-11-30得票数 2
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我有一个创建火花上下文的main：
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
然后创建dataframe，并对dataframe进行筛选和验证。
val convertToHourly = udf((time: String) => time.substring(0, time.indexOf(':')) + ":00:00
浏览 3提问于2015-09-08得票数 14
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1回答
我正在尝试创建一个空的数据帧，并在函数上使用它，但我一直都有以下错误： Required: DataFrame
Found: Dataset[DataFrame] 我是这样做的： //Create empty DataFrame
val schema = StructType(
StructField("g", StringType, true) ::
StructField("tg", StringType, true) :: Nil)
var df1 = spark.createDataFrame(spark.sparkContext
浏览 24提问于2021-11-11得票数 0
1回答
我在一个公共列上连接了两个dataframes，然后运行了一个show方法：
df= df1.join(df2, df1.col1== df2.col2, 'inner')
df.show()
然后，join运行得非常慢，最后引发了一个错误:奴隶丢失。
Py4JJavaError: An error occurred while calling o109.showString.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage
浏览 4提问于2016-11-16得票数 0
2回答
我在星火很新，我一直在尝试将Dataframe转换成Spark中的拼花文件，但我还没有取得成功。说我可以使用write.parquet函数来创建文件。但是，当我运行脚本时，它向我展示了: AttributeError：'RDD‘对象没有属性’写‘
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Protob Conversion to Parquet ")
# spark is an existing SparkSession
df = sc.textFile("/tem
浏览 1提问于2017-02-03得票数 44
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1回答
将数据流中的数据写入拼接
、、、
在使用pyspark使用kinesis中的数据之后，我有了一个包含如下条目的数据流：
('filename_1', [{'name': 'test'}, {'name': 'more'}, {'name': 'other'}])
('filename_2', [{'age': 15}, {'age': 25}])
我现在要做的是将元组的第二部分写到元组的第一部分所标识的位置。
在其他地方，我使用以下命令将每个字典列表转换为DataFra
浏览 1提问于2015-07-28得票数 4
2回答
我需要使用dataframe来迭代pySpark，就像我们可以使用for循环迭代一组值一样。下面是我写的代码。这段代码的问题是
我必须使用集合来打破并行性。
我无法在函数DataFrame中打印funcRowIter的任何值。
一旦找到匹配项，我就不能中断循环。
我必须在pySpark做这件事，不能用熊猫做这个：
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql import HiveContext
from pyspark.sql import functions
from pyspark.sql import Da
浏览 2提问于2017-01-30得票数 3
我有一台JavaRDD<Tuple2<Object, BSONObject>>
SparkContext sc = new SparkContext()
Configuration config = new Configuration();
config.set("mongo.input.uri","mongodb://localhost:27017:testDB.testCollection);
JavaRDD<Tuple2<Object, BSONObject>> mongoRDD = sc.newAPIHadoopR
浏览 0提问于2015-07-16得票数 1
SnappyData v.0-5
我的目标是运行一个snappydata驱动程序来连接到远程服务器中的SnappyData。为此，我编写了一个Junit。然而，当我运行它时，我得到了一个错误，SparkContext是实例化的：
**java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/jetty/server/handler/GzipHandler**
at org.apache.spark.ui.JettyUtils$$anonfun$4.apply(JettyUtils.scala:235)
at org.apache.spark.ui.
浏览 6提问于2016-08-06得票数 1
1回答
在火花放电中将RDD转换为数据
、、、、
我正试图将我的RDD转换成pyspark中的Dataframe。
我的RDD：
[(['abc', '1,2'], 0), (['def', '4,6,7'], 1)]
我希望RDD以Dataframe的形式出现：
Index Name Number
0 abc [1,2]
1 def [4,6,7]
我试过：
rd2=rd.map(lambda x,y: (y, x[0] , x[1]) ).toDF(["Index", "Name" , "Number"]
浏览 0提问于2018-04-04得票数 2
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1回答
如何将Vectors.dense列添加到pyspark中？
import pandas as pd
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.ml.linalg import DenseVector
py_df = pd.DataFrame.from_dict({"time": [59., 115., 156., 421.], "event": [1, 1, 1, 0]})
sc = SparkContext(master="loc
浏览 1提问于2018-04-14得票数 1
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我想知道为什么在星火，我们不被允许广播RDD，但我们可以广播DataFrame？
val df = Seq(("t","t"),("t","f"),("f","t"),("f","f")).toDF("x1", "x2")
val rdd = df.rdd
val b_df = spark.sparkContext.broadcast(df) //you can do this!
val b_rdd = spark.sparkConte
浏览 233提问于2018-08-09得票数 0
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1回答
下面的代码从拼花文件中读取星火DataFrame并写入另一个拼花文件。ArrayType DataType中的可空字段在将DataFrame写入新的Parquet文件后进行更改。
代码：
SparkConf sparkConf = new SparkConf();
String master = "local[2]";
sparkConf.setMaster(master);
sparkConf.setAppName("Local Spark Test");
JavaSparkContext sparkContext =
浏览 3提问于2016-09-26得票数 3
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我必须查询HBASE，然后使用spark和scala处理数据。我的问题是，在我的解决方案中，我获取了HBASE表中的所有数据，然后进行过滤，这不是一种有效的方法，因为它占用了太多内存。所以我想直接做过滤，我该怎么做？
def HbaseSparkQuery(table: String, gatewayINPUT: String, sparkContext: SparkContext): DataFrame = {
val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
import sqlContext.implicits._
浏览 3提问于2018-10-30得票数 2
我正在运行一个简单的sparkSQL查询，它在两个数据集上进行匹配，每个数据集大约是500 is。所以整个数据都在1TB左右。
val adreqPerDeviceid = sqlContext.sql("select count(Distinct a.DeviceId) as MatchCount from adreqdata1 a inner join adreqdata2 b ON a.DeviceId=b.DeviceId ")
adreqPerDeviceid.cache()
adreqPerDeviceid.show()
作业工作良好，直到数据加载(10k任务分配
浏览 3提问于2016-10-17得票数 1
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我正面临着火种问题。我想从oracle数据库中检索数据。我的主要问题是创建jdbc url。
我试过两种方法，都是错误的。下面是我的代码来源。，你能帮我构建正确的请求：我确切地说我使用的是Spark1.5(Spark2.0功能不起作用)。非常感谢，
#####
from pyspark import SparkContext,SparkConf
appName='Import-Data'
try:
sc.stop()
except :
print 'spark context does not exists'
else:
pr
浏览 2提问于2018-10-06得票数 1
我想用一个类似SQL的IN子句过滤一个Pyspark DataFrame，如下所示
sc = SparkContext()
sqlc = SQLContext(sc)
df = sqlc.sql('SELECT * from my_df WHERE field1 IN a')
其中a是元组(1, 2, 3)。我得到了这个错误：
java.lang.RuntimeException: 1.67失败：('‘需要，但找到标识符a
这基本上是说它期望的是像'(1，2，3)‘这样的东西，而不是a。问题是我不能在a中手动写入值，因为它是从另一个作业中提取的。
在这种情况
浏览 44提问于2016-03-08得票数 48
回答已采纳
1回答
我想将spark数据帧数据写入couchbase。为此，我尝试这样做：
double[] val=new double[3];
SparkContext sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("sql").setMaster("local").set("com.couchbase.nodes", "url_of_couchbase").set("com.couchbase.bucket.bucket_name", "password"))
浏览 0提问于2016-10-17得票数 0
我需要从现有的DataFrame创建一个DataFrame，其中我还需要更改模式。
我有一个DataFrame，类似于：
+-----------+----------+-------------+
|Id |Position |playerName |
+-----------+-----------+------------+
|10125 |Forward |Messi |
|10126 |Forward |Ronaldo |
|10127 |Midfield |Xavi |
|1012
浏览 1提问于2019-04-02得票数 5
回答已采纳
我正在尝试将过滤后的数据帧保存回相同的源文件。
我编写了以下代码，将目录中每个文件的内容转换为单独的Dataframe，对其进行过滤，然后将其保存回相同的文件
rdd = sparkSession.sparkContext.wholeTextFiles("/content/sample_data/test_data")
# collect the RDD to a list
list_elements = rdd.collect()
for element in list_elements:
path, data = element
df = spark.read.js
浏览 17提问于2020-06-02得票数 0
3回答
使用Dataframe 函数或SparkContext 函数时，可以调度给所有执行器的最大对象大小是多少？
浏览 1提问于2016-12-09得票数 16
回答已采纳
2回答
我有一个将class作为参数的方法，如下所示。 val hBaseRDD = spark.sparkContext.newAPIHadoopFile(path,
classOf[org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.SequenceFileInputFormat[ImmutableBytesWritable, Result]],
classOf[ImmutableBytesWritable],
classOf[Result], conf) 我想写一个方法，它接受参数作为类的类型，然后我可以在它里面调用这行代码。
浏览 14提问于2021-10-22得票数 0
对于我的DataFrame转换代码，我有两个集成测试(使用 )，当在IntelliJ中单独运行时，它们都运行得很好。
然而，当我运行我的gradle构建时，对于第一个测试，我会看到以下消息：
17/04/06 11:29:02 WARN SparkContext: Another SparkContext is being constructed (or threw an exception in its constructor). This may indicate an error, since only one SparkContext may be running in this J
浏览 4提问于2017-04-06得票数 0
回答已采纳
1回答
下面是我创建的一些模型：
class SomeModel(mlflow.pyfunc.PythonModel):
def predict(self, context, input):
# do fancy ML stuff
# log results
pandas_df = pd.DataFrame(...insert predictions here...)
spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)
spark_df.write.saveAsTable(
浏览 13提问于2022-07-07得票数 4
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