高效并行运行Pyspark函数
是指在Pyspark框架下，通过并行计算和分布式处理来提高函数的执行效率和性能。
Pyspark是基于Apache Spark的Python API，它提供了一种高效处理大规模数据集的方式。在Pyspark中，可以使用并行计算来加速函数的执行过程，从而提高整体的运行效率。
为了实现高效并行运行Pyspark函数，可以采取以下几个步骤：
- 数据分区：将大规模数据集划分为多个小的数据分区，每个分区可以在不同的计算节点上并行处理。这样可以充分利用集群的计算资源，提高函数的并行度和执行效率。
- 并行计算：在每个数据分区上并行执行函数，可以使用Pyspark提供的并行计算框架，如RDD（弹性分布式数据集）或DataFrame。这些框架可以自动将函数应用于每个数据分区，并将结果合并为最终的输出。
- 数据缓存：对于需要多次使用的数据，可以将其缓存到内存或磁盘中，以减少数据读取的开销。Pyspark提供了缓存机制，可以将数据缓存到内存或磁盘，并在需要时快速访问。
- 调优参数：根据具体的场景和需求，可以调整Pyspark的配置参数来优化函数的执行效率。例如，可以调整并行度、内存分配、数据压缩等参数，以提高整体的性能。
高效并行运行Pyspark函数的优势包括：
- 高性能：通过并行计算和分布式处理，可以充分利用集群的计算资源，提高函数的执行效率和性能。
- 处理大规模数据：Pyspark适用于处理大规模数据集，可以将数据划分为多个分区，并在每个分区上并行执行函数，从而加速数据处理过程。
- 灵活性：Pyspark提供了丰富的API和函数库，可以支持各种数据处理和分析任务。同时，Pyspark还与Python生态系统紧密集成，可以方便地使用Python的各种库和工具。
高效并行运行Pyspark函数的应用场景包括：
- 大数据处理：Pyspark适用于处理大规模的结构化和非结构化数据，可以进行数据清洗、转换、聚合、分析等操作。
- 机器学习和数据挖掘：Pyspark提供了机器学习和数据挖掘的算法库，可以进行模型训练、特征提取、模型评估等任务。
- 实时数据处理：Pyspark支持流式数据处理，可以实时处理数据流，并进行实时计算、实时分析等操作。
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- 腾讯云Spark：腾讯云提供的基于Apache Spark的大数据处理平台，支持Pyspark编程。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/spark
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。
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我目前在本地的windows10系统上使用pyspark。pyspark代码运行得相当快，但将pyspark数据帧保存为csv格式需要花费大量时间。
我正在将pyspark数据帧转换为pandas，然后将其保存到csv文件中。我还尝试使用write方法来保存csv文件。
Full_data.toPandas().to_csv("Level 1 - {} Hourly Avg Data.csv".format(yr), index=False)
Full_data.repartition(1).write.format('com.databricks.spark.
浏览 126提问于2019-08-01得票数 5
2回答
我正在使用pyspark.ml.classification库和RandomForestClassifier在Microsoft中运行一个分类模型。
我的问题是：
我知道在sklearn.ensemble.RandomForestClassifier中，您可以指定n_jobs parameter来配置并行运行的作业数量。
在Azure中使用pyspark.ml.classification.RandomForestClassifier时，我发现每个作业都分别运行。它首先运行，作业1，当它运行工作2等。
是否有一种方法可以指定在pyspark.ml.classification.RandomFo
浏览 12提问于2022-04-28得票数 0
最近我遇到一个需求，我尝试用pyspark regexp_extract更改python re，将re更改为pyspark regexp_extract背后的原因是spark更快。通过比较by pyspark和re工艺的处理速度，得出like re比by pyspark regexp_extract更快的结论。有没有什么特别的原因导致regexp_extract慢。 提前感谢
浏览 21提问于2020-09-11得票数 0
1回答
我正在提交在电子病历上并行运行的步骤。我这样做是通过在s3路径上使用pyspark代码保存python脚本。然后，我使用下面的boto代码提交与emr并行的步骤。这些步骤运行我在脚本文件中保存到s3的代码。相反，我想创建一个函数，如下面的"read_write“示例函数，以执行我在保存的python脚本中所做的相同操作。这样，我就不必在我试图并行运行的每一步中都将一个python脚本文件保存到s3。是否有一种方法可以将我想在步骤中运行的代码提交到下面的boto代码中，而不必将其保存到s3脚本文件中？我提供了类似于当前提交步骤以并行运行的示例代码。我还提供了与我想要做的类似的代码，在与b
浏览 5提问于2022-08-24得票数 0
我是菲尼克斯、HBase和Python的初学者，我正在编写一个小型POC，它使用Pyspark从HBase DB中检索一些使用菲尼克斯的基本信息。
这是我的代码片段。
query = 'select count(PK) from A_Model.TableA'
jdbc_url = 'jdbc:phoenix:..xxx/hbase-secure'
df_records = sparkConfig.getSqlContext().read.format('jdbc')\
.options(driver='
浏览 2提问于2018-01-29得票数 1
回答已采纳
我是Pyspark的新手，对如何思考这个问题感到有点困惑。
我有一个很大的数据帧，我想根据两列过滤该数据帧的每个子集，并通过相同的算法运行它。
下面是我现在如何运行它的一个例子(效率极低)：
for letter in ['a', 'b', 'c']:
for number in [1, 2, 3]
filtered_DF_1, filtered_DF_2 = filter_func(DF_1, DF_2, letter, number)
process_function(filtered_DF_1, fi
浏览 0提问于2020-05-28得票数 0
2回答
我们有从多个源表读取数据并根据业务规则连接和应用映射的场景。在某些情况下，从几个表中读取的数据可以用于多个目标加载。那么，为了避免在运行不同的模块时多次读取相同的数据，有什么选择可以在不同的pyspark模块中使用相同的dataframe输出吗？
df1 = spark.sql(select * from table1)
df2 = spark.sql(select * from table2)
df_out = df1.join(df2, ['customer_id'], inner)
我想在pyspark_module1.py和pyspark_module2.py中使用d
浏览 0提问于2020-11-07得票数 0
2回答
我有一个关于数据库单元格和Spark的自动并行性的一般性问题。我有一个摘要表，其中有许多字段，其中大多数字段背后有一个复杂的逻辑。
如果我在单个单元中放置单个字段逻辑的块(%SQL)，调度程序是否会自动尝试将单元分配到集群中的不同节点以提高性能(取决于我的集群有多少节点)？或者，我可以使用它们的PySpark函数来组织并行运行吗？我在其他地方找不到很多这件事..。
我正在使用LTS 10.4 (Spark3.2.1Scala2.12)
非常感谢理查德
浏览 3提问于2022-05-04得票数 0
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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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2回答
我想做并行处理在for循环中使用吡火花。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.master('yarn').appName('myAppName').getOrCreate()
spark.conf.set("mapreduce.fileoutputcommitter.marksuccessfuljobs", "false")
data = [a,b,c]
for i in data:
try:
df =
浏览 8提问于2020-01-10得票数 0
1回答
如何在星火上执行多个脚本？
、、、、
我有多个Python脚本，它们使用的内存不多。这个脚本在PySpark上执行。
火花主(独立)有4 4cpu(核心)，16G内存，所以火花运行只有4个脚本一次。(1个脚本:1个核心)
但是，我想星火是运行20~30个脚本一次，我能做什么？
这是我的星星之火主网页ui图像。求你帮帮我。
浏览 0提问于2020-11-25得票数 0
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我尝试创建udf来检查名称字符串是全部大写还是小写。为什么它没有产生我所期望的结果？例如： def check_case(name):
if name.isupper() : check="yes"
else : check="no"
return check
my_udf = udf(lambda x: check_case(name), StringType())
df.withColumn("casecheck",my_udf(col("firstName"))).select("firstN
浏览 16提问于2020-08-29得票数 0
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2回答
我正在使用Spark运行一个脚本，它在我的计算机和使用所有可用内核(大约6000个进程)的Google VM上都运行得很好。然而，当我尝试在Azure Databricks上运行它时，使用一个最少2个工作进程和最多25个4核的集群，并且运行DB9.0，它只是一个接一个地运行，而没有并行化。 除了在任何虚拟机中运行Spark，在Databricks中运行Spark是否需要任何额外的设置？ 下面是我用来调试并行化问题的测试脚本(集群负载小于10%)： import pandas as pd
import os
import numpy as np
import datetime
from py
浏览 29提问于2021-10-08得票数 2
1回答
这是一个新手问题，因为我越来越迷惑pyspark。我想扩展现有的python数据预处理和数据分析管道。我意识到如果我用pyspark划分我的数据，我不能再把每个分区当作一个独立的pandas数据框架，需要学习如何使用pyspark.sql的行/列函数来操作，并修改很多现有的代码，再加上我一定会触发mllib库，而不能充分利用更成熟的scikit-learn包。那么，如果我可以使用多处理工具进行集群计算并并行现有数据帧上的任务，那么我为什么还需要使用Spark呢？
浏览 2提问于2017-06-15得票数 6
1回答
我已经启动了一个10节点集群与EC2-脚本在独立模式的火花。我从s3 shell中访问PySpark存储桶中的数据，但是当我在PySpark上执行转换时，只使用一个节点。例如，下面将读取来自CommonCorpus的数据：
bucket = ("s3n://@aws-publicdatasets/common-crawl/crawl-data/CC-MAIN-2014-23/"
"/segments/1404776400583.60/warc/CC-MAIN-20140707234000-00000-ip-10"
"
浏览 0提问于2014-12-17得票数 15
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2回答
我正在运行一台安装了gcc的Lubuntu16.04机器。我不会让gensim与cython一起工作，因为当我训练一个doc2vec model时，它只与一个工人一起训练，速度非常慢。
正如我所说的，gcc是从一开始就安装的。然后我可能犯了一个错误，在安装cython之前安装了gensim。我通过pip强制重新安装了gensim，从而纠正了这个问题。没有效果，仍然只有一个工人。
这台机器被设置为spark主机，我通过pyspark与spark连接。它的工作原理是这样的，pyspark使用jupyter，jupyter使用Python3.5。通过这种方式，我可以获得到集群的jupyter接口。现
浏览 7提问于2017-02-04得票数 0
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我希望将我的python脚本从本地迁移到云上，特别是在Azure Databricks上创建的集群上。
纯python脚本可以并行运行(同时使用集群中的多个节点)，而不必转换为pyspark吗？
是否可以检查作业是否并行运行？
浏览 3提问于2018-11-28得票数 1
提前为这个愚蠢的问题道歉。我刚从AWS和Pyspark开始。我当时正在查看pyspark库，并且我看到S3中需要一个tempdir才能读取红移中的数据。我的问题是，为什么pyspark需要这个S3临时目录。其他库，例如Pandas，可以直接读取Redshift表，而无需使用任何临时目录。感谢每个人。
路易斯
浏览 4提问于2022-05-14得票数 0
我在GCP中启动了一个DataProc集群，有一个主节点和3个工作节点。每个节点有8个vCPU和30G内存。
我开发了一个pyspark代码，它从GCS读取一个csv文件。csv文件的大小约为30G。
df_raw = (
spark
.read
.schema(schema)
.option('header', 'true')
.option('quote', '"')
.option('multiline',
浏览 4提问于2021-05-03得票数 0
2回答
我已经用下面的代码片段在Google Cloud Platform Dataproc中创建了一个集群：
gcloud dataproc clusters create $SOLO \
--project $PROJ \
--bucket $STORAGE \
--region $REGION \
--image-version 1.4-ubuntu18 --single-node \
--master-machine-type n1-standard-8 \
--master-boot-disk-type pd-ssd --master-boot
浏览 3提问于2020-05-26得票数 1
我有一个有一百万行和两列(ID (long int)和description(String))的dataframe(df)。在将它们转换成tfidf (使用Tokenizer、HashingTF和IDF)之后，数据帧df有两列(ID和特征(稀疏向量)。
使用udf和点函数计算项目-项目相似度矩阵。
相似度计算成功完成。
但是，当我调用show()函数时，
“提升EOFError”
我读了很多关于这个问题的问题，但还没有得到正确的答案。
请记住，如果我将我的解决方案应用于一个小的数据集(例如100行)，一切都将成功。
是否与内存不足问题有关？
我检查了我的数据集和描述信息，没有看到任何包含空或不
浏览 84提问于2019-07-06得票数 0
我将使用PySpark运行一些东西(回归、ML等)。在相当大的结构化数值数据集(>1TB)上。目前，谷歌云存储上的数据是CSV格式的。是否将数据转换为其他格式(Parquet等)？在csv中加速阅读火花，还是阅读速度大致相同？
浏览 2提问于2017-06-27得票数 0
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1回答
如何对星火数据进行逐行并行计算？
、、、、
我收集了30万点，我想计算它们之间的距离。
id x y
0 0 1 0
1 1 28 76
…
因此，我在这些点之间做了一个笛卡儿积，然后我过滤，因为我只保留一个点的组合。实际上，就我的目的而言，(0, 1)与(1,0)之间的距离是相同的。
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import Intege
浏览 2提问于2021-02-04得票数 2
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当我运行使用Dataproc集群的Web接口的Jupyter Notebook创建的PySpark代码时，我发现运行的代码没有使用主节点或工作节点的所有资源。它只使用了其中的一部分。我找到了这个问题的解决方案，回答了这里的一个问题“将Scheduler属性更改为FIFO”。
我这里有两个问题: 1)如何更改Scheduler属性？
2)除了更改排定程序属性之外，是否还有其他方法可以使PySpark使用所有资源？
提前感谢
浏览 1提问于2019-12-01得票数 2
1回答
我正在多次运行一个涉及spark并行化的程序。这个程序在最初的几次迭代中运行良好，但由于内存问题而崩溃。我使用的是Spark 2.2.0和Python2.7，我在亚马逊EC2上运行我的测试，内存为30g。
下面是我的Spark设置：
conf = pyspark.SparkConf()
conf.set("spark.executor.memory", '4g')
conf.set('spark.executor.cores', '16')
conf.set('spark.cores.max', '16&#
浏览 0提问于2017-10-12得票数 1
1回答
我正在尝试使用Python (Pyspark)来学习火花。我写了这个简单的例子：
from pyspark.shell import sc
import time
def Func(lines):
lines = lines.lower()
lines = lines.split()
return lines
if __name__ == '__main__':
full_name = "book_1.txt"
N = 10000
start_time = time.time()
浏览 0提问于2022-02-21得票数 0
我正在尝试使用PySpark创建随机生成的大型数据。下面的Scala代码基本上就是我想要的，但是我找不到一种在PySpark中复制seq.fill()的有效方法。
def randomStringGen(length: Int) = scala.util.Random.alphanumeric.take(length).mkString
val df = sparkContext.parallelize(Seq.fill(4000){(randomStringGen(4), randomStringGen(4), randomStringGen(6))}, 10).toDF("col
浏览 0提问于2021-08-06得票数 1
我有一个pyspark作业，它将结果数据帧写入本地文件系统中。目前它在local模式下运行，所以我执行coalesce(1)来获取单个文件，如下所示 file_format = 'avro' # will be dynamic and so it will be like avro, json, csv, etc
df.coalesce.write.format(file_format).save('file:///pyspark_data/output') 但我发现了很多内存问题(OOM)，而且也需要更长的时间。因此，我希望以yarn身份运行此作业
浏览 68提问于2020-08-26得票数 0
我有一个火花作业，它将从具有相同转换的多个表中提取数据。基本上是一个for循环，它遍历一个表列表，查询目录表，添加时间戳，然后插入Redshift (下面的例子)。
这项工作大约需要30分钟才能完成。有没有一种方法可以在相同的星火/胶水环境下并行运行？如果我能避免的话，我不想制造单独的胶水工作。
import datetime
import os
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame
f
浏览 4提问于2020-07-03得票数 5
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我正在构建一个接近实时/微批处理的数据应用程序，使用Cassandra作为查找存储。每次增量运行有大约40K条记录，而Cassandra表有大约1.5亿条记录。在每次运行中，我需要查找id字段并从Cassandra获取一些属性。这些查找可以是随机的(不是任何时间/地区/国家的依赖)，因此没有明确的分区方案。 我应该如何对Cassandra表进行分区，以确保良好/良好的性能(对于每15-30分钟运行一次的微批)？ 除了分区之外，还有其他技巧吗？
浏览 19提问于2019-09-19得票数 0
当我运行python库如pandas或scikit learn时，我试着通读并理解spark中的加速是从哪里来的，但我没有看到任何特别有用的东西。如果我可以在不使用pyspark数据帧的情况下获得相同的加速比，我可以只使用pandas部署代码，它的性能大致相同吗？
我想我的问题是：
如果我有可用的pandas代码，为了提高效率，我应该把它翻译成PySpark吗？
浏览 2提问于2018-06-22得票数 0
1回答
这里有个星火新手。最近，通过使用以下命令，我开始在本地机器上的两个核心上玩星火：
pyspark --master local[2]
我有一个393 has文本文件，它有将近一百万行。我想做一些数据操作。我正在使用PySpark内置的dataframe函数来执行简单的操作，如groupBy、sum、max、stddev。
然而，当我在完全相同的数据集上对熊猫做完全相同的操作时，熊猫似乎在潜伏期上以巨大的优势击败了火种。
我想知道这可能是什么原因。我有几个想法。
内置函数是否使序列化/反序列化过程效率低下？如果是，有什么可供选择的？
数据集是否太小，无法超过基础JVM运行spark所需的
浏览 0提问于2018-02-15得票数 33
回答已采纳
有没有办法利用map函数将pyspark dataframe的每一行存储到自定义的python类对象中？ pyspark dataframe 例如，在上面的图片中，我有一个spark数据帧，我想将id、features、label的每一行都存储到一个节点对象中(具有3个属性node_id、node_features和node_label)。我想知道这在pyspark中是否可行。我试过像这样的东西 对于df.rdd.collect() do_something ( row )中的行 但这不能处理大数据，而且速度非常慢。我想知道是否有更有效的方法来解决这个问题。非常感谢。
浏览 19提问于2020-07-14得票数 0
1回答
将变量加载到数据帧中
、、、
在PySpark中，我尝试从字符串变量加载数据帧。 我的变量是一个多行文本.. string_data = """
Name|age|city
david|23|London
krish|24|Bali
john|56|Goa
""" 我想将这些数据加载到PySpark中的数据帧中。我想使用数据集，但它们在PySpark中不可用。 使用Pandas时，我常常这样写： string2 = StringIO(string_data)
df = pd.read_csv(string2,sep='|')
浏览 7提问于2021-02-02得票数 0
2回答
我正在尝试使用pyspark来解决以下问题。我有一个文件在hdfs上的格式，这是一个转储的查找表。
key1, value1
key2, value2
...
我想将它加载到pyspark中的python字典中，并将其用于其他目的。所以我试着这样做：
table = {}
def populateDict(line):
(k,v) = line.split(",", 1)
table[k] = v
kvfile = sc.textFile("pathtofile")
kvfile.foreach(populateDict)
我发现这个表变量没有
浏览 0提问于2014-07-01得票数 13
回答已采纳
我正在尝试从Python Spark作业中对部署在SageMaker上的Tensorflow模型运行推断。我正在运行一个(Databricks) notebook，它具有以下单元： def call_predict():
batch_size = 1
data = [[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2]]
tensor_proto = tf.make_tensor_proto(values=np.asarray(data), shape=[batch_size, len(data[0])], dtype=tf.
浏览 43提问于2020-01-17得票数 1
回答已采纳
我们如何在dataframe中的列中迭代以单独对同一数据same中的部分或所有列执行计算，而不为单个列创建不同的数据same(类似于map在rdd中遍历行，并在行上执行计算而不为每一行创建不同的rdd )。我找到了下面的解决方案。
l = list of column names
df = dataframe in pyspark
def plusone(df_column):
return (df_column + 1)
df1 = df.select(map(lambda x: (plusone(getattribute(df,l[x]))) if x ==0 else geta
浏览 3提问于2017-03-10得票数 1
我有这样的亲子图：
graph2 = {'Node': [0, 0, 0],
'children': [{'Node': [0, 0, 0], 'children': []},
{'Node': [1, 0, 0], 'children': []},
{'Node': [0, 1, 0], 'children': []},
{'Node': [0, 0, 1], 'children': []}]}
我有一个函数返回图的叶节点列表，一个函
浏览 1提问于2022-07-10得票数 0
回答已采纳
2回答
我在一个目录中有10个jpeg图像。我想用火花放电同时阅读它们。我试过如下。
from PIL import Image
from pyspark import SparkContext, SparkConf
conf = SparkConf()
spark = SparkContext(conf=conf)
files = glob.glob("E:\\tests\\*.jpg")
files_ = spark.parallelize(files)
arrs = []
for fi in files_.toLocalIterator
浏览 0提问于2021-05-26得票数 5
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2回答
如何生产熊猫数据行以激发数据
、、、、
嗨，我正在进行转换，我已经创建了some_function(iter)生成器到yield Row(id=index, api=row['api'], A=row['A'], B=row['B']，以生成从熊猫数据格式到rdd的转换行，并激发数据格式。我搞错了。(我必须使用熊猫来转换数据，因为有大量的遗留代码)
输入火花DataFrame
respond_sdf.show()
+-------------------------------------------------------------------+
|content
浏览 5提问于2020-12-22得票数 2
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1回答
我有一个类似于fun1的函数，它被称为百万次。为了更快的执行时间，我希望并行化fun1，可能使用@cuda.jit或类似的方法。我尝试使用@njit，发现执行不仅仅是在没有它的情况下运行。有人能提出一个有效的方法吗？
import numpy as np
from numba import njit
import time
@njit
def fun1(n1, b):
i1 = 0
while n1 > b[i1][0]:
i1 += 1
n2 = b[i1-2][1]*b[i1-2][0] + b[i1-1][1]* b[i1-1][
浏览 4提问于2022-08-30得票数 -2
我有一个pyspark Dataframe，现在我想遍历每一行并插入/更新到mongoDB集合。
#Did every required imports
#dataframe
+---+----+
|age|name|
+---+----+
| 30| c|
| 5| e|
| 6| f|
+---+----+
db = mongodbclient['mydatabase']
collection = db['mycollection']
#created below function to insert/upda
浏览 1提问于2017-09-07得票数 2
我的问题是我的电火花作业不是并行运行的。
代码和数据格式：
我的PySpark看起来像这样(显然是简化的)：
class TheThing:
def __init__(self, dInputData, lDataInstance):
# ...
def does_the_thing(self):
"""About 0.01 seconds calculation time per row"""
# ...
return lProcessedData
#contai
浏览 4提问于2016-06-02得票数 1
回答已采纳
2回答
这是我第一次尝试在Oozie中运行一个包含Pyspark脚本的Spark。请注意，我在我的本地机器(有12G RAM的vm)中使用cdh5.13来构建工作流。
workflow.xml如下所示：
<workflow-app name="sparkMLpy" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
<start to="spark-c06a"/>
<kill name="Kill">
<message>Action failed
浏览 0提问于2019-01-01得票数 0
回答已采纳
我的代码是：
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark import SparkContext
spark = SparkSession.builder \
.master("local") \
.appName("pyspark_uygulama") \
.getOrCreate()
sc = spark.sparkContext()
sc
我得到了一个错误：
--------
浏览 1提问于2020-10-20得票数 0
回答已采纳
2回答
我编写了一个python代码，将每个csv文件的第一列中的所有数字相加，如下所示：
import os, sys, inspect, csv
### Current directory path.
curr_dir = os.path.split(inspect.getfile(inspect.currentframe()))[0]
### Setup the environment variables
spark_home_dir = os.path.realpath(os.path.abspath(os.path.join(curr_dir, "../spark")))
浏览 5提问于2015-07-16得票数 1
回答已采纳
在spark.sql查询中注册和使用pyspark version 3.1.2内置函数的正确方式是什么？ 下面是一个创建pyspark DataFrame对象并在纯SQL中运行简单查询的最小示例。 尝试使用...TypeError: Invalid argument, not a string or column: -5 of type <class 'int'>. For column literals, use 'lit', 'array', 'struct' or 'create_map' fu
浏览 4提问于2021-08-19得票数 0
回答已采纳
2回答
我试着在集群上运行Dymola，这样我的研究组中的每个人都可以提交模型并模拟作业，是否可以在集群上运行Dymola并利用HPC的功能？
我可以用一些旗子使Dymola在多核计算机上并行运行，但是如何在许多计算机上运行并行模拟呢？
浏览 24提问于2021-10-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我知道我的代码没有反模式，因为我的编写代码编辑器中没有任何警告，所以我知道我的代码正在执行分布式和可伸缩的PySpark操作。
我目前的工作有两个执行者分配给它，每个两个核心，它运行的任务并行性为16，如火花详细信息页所示。
我怎样才能让这份工作跑得更快？
浏览 3提问于2022-01-31得票数 1
回答已采纳
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