AWS胶水PySpark数不清记录
当我试图提取1个表时，我使用AWS Glue从EC2(Postgre)提取要转换的数据，并将其放在S3上。我得到一个错误，如下所示：
有什么我能做的吗？我试图删除null字段或fillna，但这些都不起作用。
共有1个答案
您可以尝试df.isnull().any()或df.isnull().sum()。这应该有助于我们查看具有无效NaN数据的列。另外，请尝试使用df.count(dropna=False)/df.na.drop()获取记录计数。请参考这里，这里对处理空列数据进行了更详细的解释。
希望这能有所帮助。
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我有一个数据帧。我需要将每个记录转换为JSON，然后使用JSON负载调用API将数据插入postgress。我在数据框中有14000条记录，要调用api并获得响应，需要5个小时。有没有办法提高性能。下面是我的代码片段。 注意：我知道通过做"json_insert=df_insert.toJSON（）。收集（）"我正在失去数据帧的优势。有没有更好的方法来完成。
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我每天都有csv文件被传递到S3，这些文件在当月是增量的。所以file1包含第1天的数据，file2包含第1天和第2天的数据，等等。每天我都想对该数据运行一个ETL并将其写入不同的S3位置，这样我就可以使用Athena查询它，而不会出现重复的行。本质上，我只想查询聚合数据的最新状态（这只是最近交付给S3的文件的内容）。 我认为书签不会起作用，因为增量交付包含以前文件中的数据，因此会产生重复。我知道
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我已经创建了一个成功执行的AWS胶水作业。但是，我无法在作业中放置任何自定义日志记录。 如何在AWS S3存储桶中创建日志文件，以便跟踪日常作业执行情况？ 目前，当我的工作执行时，它会创建默认日志（即火花日志），我可以在AWS云手表中看到它。在AWS胶水中记录事件的最佳实践是什么？
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我正在运行一个AWS Glue作业，使用从Glue自动生成的PySpark脚本，将S3上的管道分隔文件加载到RDS Postgres实例中。 最初，它抱怨某些列中的空值： http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.sql.html#pyspark.sql.dataframe.fillna 现在，当我运行作业时，它会抛出以下
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我有一个S3存储桶，每天的文件都会被丢弃。AWS爬虫从该位置爬网数据。在我的glue作业运行的第一天，它将获取AWS crawler创建的表中的所有数据。例如，在第一天就有三个文件。（即file1.txt、file2.txt、file3.txt）和glue job在执行glue job的第一天处理这些文件。第二天，另两个文件到达S3位置。现在，在S3位置，这些是存在的文件。（即file1.txt、
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我需要对S3 bucket执行附加加载。 每天都有新的. gz文件被转储到S3位置，胶水爬虫读取数据并在数据曲库中更新它。 Scala AWS Glue作业运行并仅过滤当前日期的数据。 上面过滤的数据按照一些规则进行转换，并创建一个分区的动态数据帧（即年、月、日）级别。 现在，我需要将这个动态数据帧写入到S3 bucket中，其中包含所有前一天的分区。事实上，我只需要将一个分区写入S3存储桶。目前