Spark Python API（PySpark）将apache-spark编程模型暴露给Python。
Photon 在执行此查询时内存不足。 Photon 未能为哈希表 var-len 键数据保留 349.4 MiB
我正在尝试使用 Delta Live Tables 运行下面的代码。 @dlt.view 定义数据（）： 返回（spark.readStream .option("skipChangeCommits", "true") .format("增量...
我正在使用 PySpark 及其 ML 库构建分类模型。在我的输入数据框中，我有一个标识符列（称为 erp_number），我想从构建模型中排除它（我不......
我是 Spark 的新手。 现在，我在本地计算机中设置 AWS SSO。效果很好。 这是测试代码，使用 boto3 库上传数据 路径_obj = 路径（文件路径） 文件名 = 路径_obj...
我正在使用这样的数据框： 设备编号 |创建日期 |姓名 1001 | 1001 2018 年 1 月 1 日 |测试装置 1001 | 1001 2019 年 6 月 30 日 |设备 100...
我有一个如下所示的数据框： 类型 |年份|电影数 戏剧|2015| 705 浪漫|2015| 203 喜剧 |2015 |第586章 戏剧|2014| 605 浪漫|2014| 293 喜剧 |2014 |第786章 我...
我有三个 DF，第一个是基础 df，第二个是行为 df，第三个是规则 df 基础 df： +---+----+------+ |身份证号|姓名|薪资| +---+----+------+ | 1|一个| 100| | 2|乙| 200| | 3| C| 300| | ...
我有一个数据框，看起来像 - +---+---+---+---+ |编号| w1| w2| w3| +---+---+---+---+ | 1|100|150|200| | 2|200|400|500| | 3|500|600|150| +---+---+---+---+ 我想要的输出看起来像 - 满
当我创建 Spark 会话时，它抛出错误 无法创建 Spark 会话 使用pyspark，代码片段： ValueError Traceback（最近的调用...
我在使用 SEQUENCE 和 EXPLODE 处理 DataFrame 时遇到问题，该 dataframe 有 3 列： 员工ID 聘用日期 离开日期 我正在生成一个序列以获取每月之间的记录...
我正在尝试运行一个基本的 AWS Glue 4.0 作业，它运行一个转换函数并返回一个数据帧列表： 导入系统 从 awsglue.utils 导入 getResolvedOptions 从 pyspark.context 导入
我偶然注意到 pyspark 的奇怪行为。基本上，它可以对数据框中不存在的列执行 where 函数： 打印（火花.版本） df = Spark.read.format("csv&quo...
没有名为“pyspark”的模块 VSCODE Jupyter
基本上我安装了pyspark等，他在终端和jupyterlab中工作没有问题，但是在vscode的jupyter中我有这个错误，为什么？ 我设置了hadoop、spark和java的path、home变量，b...
我正在将大量文本文件读入数据帧。最初它只有一列：值。文本文件使用 HTML 编码（即，它们有 < 而不是 <, etc.). I wa...
无法将“SparkXGBRegressorModel”记录到 Databricks 上的功能存储
我正在 Azure Databricks 上开发 MLOps 项目，在使用“SparkXGBRegressorModel”库训练模型后，我想将其记录到功能存储中。问题是使用 fs.log_...
用 (py)spark 本机逻辑替换 for 循环，以进行连续流程步骤跟踪
主要问题：如何将这种特定的基于 for 循环的逻辑转换为可扩展的 pyspark 逻辑？ 我正在建模一个流程，通过一系列步骤跟踪生产项目的进度。我
我正在尝试使用 pyspark 读取 avro 文件。我想在读取文件时提供我自己的架构。下面是示例代码。 json_schema = """ { "type": "记录...
通过 DataBricks 将大量表下载到 ADLS 只是为了将其连接到较小的表，效率低下吗？
如果这个问题不明确，请告诉我，我可以提供更多详细信息。我的 DataBricks 环境附加到 Azure Synapse 实例。我们有大量的 ADLS 存储。第一部分...
我正在尝试使用以下说明访问 _metadata 以获取文件修改时间： https://docs.databricks.com/en/ingestion/file-metadata-column.html 这是我的代码： df = Spark.read \ ...
输入： ID 第一次约会 最后日期 价值观 1 2023-12-10 2023-12-14 2,4,6,7,8 2 2024-01-12 2023-12-21 0,0,16,2,7,0,1,1,2,3 预期输出： ID 第一次日期和最后一次日期 价值 1 2023-12-10 2 1 2023-12-11 ...
在 Spark 结构化流中对 foreachBatch 操作应用定义的函数时出现 STREAMING_CONNECT_SERIALIZATION_ERROR
我正在使用 Spark 结构化流，但偶然发现了一个问题，但我看不到问题的根本原因和解决方案。 我定义了一个包含函数的 Reader 类