假设我们有一个列为col1、col2、col3、col4的数据帧。现在,在保存df时,我想使用col2进行分区,并且我将保存的最终df不应该有col2。所以最终的df应该是col1、col3、col4。关于如何实现这一点,有什么建议吗?
newdf.drop("Status").write.mode("overwrite").partitionBy("Status").csv("C:/Users/Documents/Test")
< code>drop将删除状态栏
< code > org . Apache . spark . SQL . analysis exception:在模式中找不到分区列“status...]
检查下面的代码,它不会在您的数据中包含status
值。
newdf
.write
.mode("overwrite")
.partitionBy("Status")
.csv("C:/Users/Documents/Test")
[新加入Spark]语言-Scala 根据文档,RangePartitioner对元素进行排序并将其划分为块,然后将块分发到不同的机器。下面的例子说明了它是如何工作的。 假设我们有一个数据框,有两列,一列(比如“a”)的连续值从1到1000。还有另一个数据帧具有相同的模式,但对应的列只有4个值30、250、500、900。(可以是任意值,从1到1000中随机选择) 如果我使用RangePartit
我在spark中有一个数据集,只有一列,这列是一个Map[String,Any]。我想逐行映射数据集,然后逐键映射映射映射列,计算每个键的值,并使用新数据生成与前一个相同类型的新数据集。 例如: 我想在每个值的末尾加上“”,结果将是一个数据类型的数据集,如下所示: 谢谢Nir
我通过指定分区的数量从文本文件创建RDD(Spark 1.6)。但它给我的分区数与指定的分区数不同。 案例1 案例2 案例3 案例4 文件/home/pvikash/data/test的内容。txt是: 这是一个测试文件。将用于rdd分区 基于以上案例,我有几个问题。 对于案例2,显式指定的分区数为0,但实际分区数为1(即使默认最小分区为2),为什么实际分区数为1? 对于案例3,为什么在指定数量的
我有一个火花数据帧,只想删除最后一列。 我试过了 但出现错误:“list”对象没有属性“last”。 我还尝试了: 但这会删除所有与last同名的列。 使用Spark 2.4
在PySpark中或者至少在Scala中,Apache Spark中是否有与Pandas Melt函数等价的函数? 到目前为止,我一直在用Python运行一个示例数据集,现在我想对整个数据集使用Spark。
我们如何使用scala使用OR操作将布尔列折叠成一行? 第1部分: 期望输出 我能想到的一个解决方案是按第一列条目对它们进行分组,filter true 这个解决方案相当混乱。此外,不知道这是否适用于所有边缘情况。有什么聪明的方法可以做到这一点吗? 编辑:给定的答案适用于上述给定的场景,但不适用于此场景。有什么方法可以实现所需的输出? 第2部分: 期望输出 我试图通过col1和col2分组,然后用