我的数据位于azure cosmos数据库中,我已经将数据集挂载到azure Databricks上。
我可以使用pandas读取csv文件,并将其加载到spark DataFrame中。
df = pd.read_csv('/dbfs/mnt/ajviswan/forest_efficiency/2020-04-26_2020-05-26.csv')
sdf = spark.createDataFrame(df)
sdf.head()
(1) Spark Jobs
sdf:pyspark.sql.dataframe.DataFrame = [Forest: string, LoadBalanceMoveReason: string ... 4 more fields]
Out[34]: Row(Forest='AUSP282', LoadBalanceMoveReason='DefaultEncryption', CompletionDate='5/26/2020 12:00:00 AM', efficiencyRopCount=None, efficiencySize=0.9966470723725392, efficiencyIOPS=None)
df = spark.read.csv('/dbfs/mnt/ajviswan/forest_efficiency/2020-04-26_2020-05-26.csv')
df
Py4JJavaError Traceback (most recent call last)
<command-4117735793908621> in <module>
----> 1 df = spark.read.csv('/dbfs/mnt/ajviswan/forest_efficiency/2020-04-26_2020-05-26.csv')
2 df
/databricks/spark/python/pyspark/sql/readwriter.py in csv(self, path, schema, sep, encoding, quote, escape, comment, header, inferSchema, ignoreLeadingWhiteSpace, ignoreTrailingWhiteSpace, nullValue, nanValue, positiveInf, negativeInf, dateFormat, timestampFormat, maxColumns, maxCharsPerColumn, maxMalformedLogPerPartition, mode, columnNameOfCorruptRecord, multiLine, charToEscapeQuoteEscaping, samplingRatio, enforceSchema, emptyValue, locale, lineSep, pathGlobFilter, recursiveFileLookup)
533 path = [path]
534 if type(path) == list:
--> 535 return self._df(self._jreader.csv(self._spark._sc._jvm.PythonUtils.toSeq(path)))
536 elif isinstance(path, RDD):
537 def func(iterator):
/databricks/spark/python/lib/py4j-0.10.9-src.zip/py4j/java_gateway.py in __call__(self, *args)
1303 answer = self.gateway_client.send_command(command)
1304 return_value = get_return_value(
-> 1305 answer, self.gateway_client, self.target_id, self.name)
1306
1307 for temp_arg in temp_args:
/databricks/spark/python/pyspark/sql/utils.py in deco(*a, **kw)
96 def deco(*a, **kw):
97 try:
---> 98 return f(*a, **kw)
99 except py4j.protocol.Py4JJavaError as e:
100 converted = convert_exception(e.java_exception)
/databricks/spark/python/lib/py4j-0.10.9-src.zip/py4j/protocol.py in get_return_value(answer, gateway_client, target_id, name)
326 raise Py4JJavaError(
327 "An error occurred while calling {0}{1}{2}.\n".
--> 328 format(target_id, ".", name), value)
329 else:
330 raise Py4JError(
Py4JJavaError: An error occurred while calling o3781.csv.
: java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/sql/sources/v2/ReadSupport
at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method)
at java.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.java:756)
at java.security.SecureClassLoader.defineClass(SecureClassLoader.java:142)
at java.net.URLClassLoader.defineClass(URLClassLoader.java:468)
at java.net.URLClassLoader.access$100(URLClassLoader.java:74)
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:369)
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:363)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:362)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:418)
at com.databricks.backend.daemon.driver.ClassLoaders$LibraryClassLoader.loadClass(ClassLoaders.scala:151)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:351)
at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method)
at java.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.java:756)
at java.security.SecureClassLoader.defineClass(SecureClassLoader.java:142)
at java.net.URLClassLoader.defineClass(URLClassLoader.java:468)
at java.net.URLClassLoader.access$100(URLClassLoader.java:74)
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:369)
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:363)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:362)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:418)
at com.databricks.backend.daemon.driver.ClassLoaders$LibraryClassLoader.loadClass(ClassLoaders.scala:151)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:351)
at com.databricks.backend.daemon.driver.ClassLoaders$ReplWrappingClassLoader.loadClass(ClassLoaders.scala:65)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:405)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:351)
at java.lang.Class.forName0(Native Method)
at java.lang.Class.forName(Class.java:348)
at java.util.ServiceLoader$LazyIterator.nextService(ServiceLoader.java:370)
at java.util.ServiceLoader$LazyIterator.access$700(ServiceLoader.java:323)
at java.util.ServiceLoader$LazyIterator$2.run(ServiceLoader.java:407)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at java.util.ServiceLoader$LazyIterator.next(ServiceLoader.java:409)
at java.util.ServiceLoader$1.next(ServiceLoader.java:480)
at scala.collection.convert.Wrappers$JIteratorWrapper.next(Wrappers.scala:44)
at scala.collection.Iterator.foreach(Iterator.scala:941)
at scala.collection.Iterator.foreach$(Iterator.scala:941)
at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1429)
at scala.collection.IterableLike.foreach(IterableLike.scala:74)
at scala.collection.IterableLike.foreach$(IterableLike.scala:73)
at scala.collection.AbstractIterable.foreach(Iterable.scala:56)
at scala.collection.TraversableLike.filterImpl(TraversableLike.scala:255)
at scala.collection.TraversableLike.filterImpl$(TraversableLike.scala:249)
at scala.collection.AbstractTraversable.filterImpl(Traversable.scala:108)
at scala.collection.TraversableLike.filter(TraversableLike.scala:347)
at scala.collection.TraversableLike.filter$(TraversableLike.scala:347)
at scala.collection.AbstractTraversable.filter(Traversable.scala:108)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$.lookupDataSource(DataSource.scala:696)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$.lookupDataSourceV2(DataSource.scala:780)
at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:317)
at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.csv(DataFrameReader.scala:807)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244)
at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:380)
at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:295)
at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:251)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.sql.sources.v2.ReadSupport
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:382)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:418)
at com.databricks.backend.daemon.driver.ClassLoaders$LibraryClassLoader.loadClass(ClassLoaders.scala:151)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:351)
要通过spark方法从装入的存储中读取,不应该包含/dbfs
前缀:
df = spark.read.csv('/mnt/ajviswan/forest_efficiency/2020-04-26_2020-05-26.csv')
我是python编程/数据科学家领域的新手。我使用Pycharm和MacOs。出于学习目的,我从Kaggle下载了一些CSV文件,我总是能够将它们加载到Pycharm中。但实际上我无法从我的工作环境中加载csv文件,令人惊讶的是,我可以使用R函数'fread'加载该文件,但我的目标是将其加载到python中。请在下面查找代码和错误: 代码: 错误: “/Users/oscargonzalez-ll
我目前正在使用Apache Zeppelin 0.8。我尝试加载如下csv文件: 我也尝试过这个: 但是,它无法打印出以下内容: 组织。阿帕奇。火花SparkException:作业因阶段失败而中止:阶段2.0中的任务0失败1次,最近的失败:阶段2.0中的任务0.0丢失(TID 2,localhost,executor driver):java。lang.NoSuchMethodError:org
场景是:EventHub- 文件格式:CSV(带引号、管道分隔和自定义架构) 我正在尝试读取来自eventhub的CSV字符串。Spark成功地使用正确的模式创建了数据框,但在每条消息之后,数据框最终都是空的。 我设法在流媒体环境之外做了一些测试,当从文件中获取数据时,一切都很顺利,但当数据来自字符串时,一切都失败了。 所以我找到了一些链接来帮助我,但没有一个工作: can-i-read-a-cs
问题内容: 我正在尝试使用Python(仅法语和/或西班牙语字符)读取带有重音字符的CSV文件。基于csvreader的Python 2.5文档(http://docs.python.org/library/csv.html),由于csvreader仅支持ASCII,因此我想出了以下代码来读取CSV文件。 以下是我尝试阅读的CSV文件的摘录: 即使我尝试将编码/解码为UTF-8,我仍然收到以下异常
问题内容: 我正在开发一个概念验证应用程序,以便可以在我正在开发的更大的应用程序中实现该功能。我对Java和Android Dev有点陌生,但希望这个问题不会太简单或太复杂。 基本上,我正在尝试从CSV文件中读取字符串列表,并使其可用于在应用程序的主活动中显示该列表。 我正在使用外部类来读取CSV文件。这是课程代码: CSVFile.java 这是我的主要活动代码: MainActivity.ja
这是我在大学的一个项目,一切似乎都很好,除了游戏课,它初始化了游戏。下面是一个片段 之后是一些getter和我要实现的4个方法。这些方法是、、、 我创建了,以便它在此处返回String[]的数组列表: 然后,我想加载一些攻击、敌人和龙,并将它们插入相应的数组列表中。 我在此处应用了: 我这样写它,它接受从返回的ArrayList,并使用开关在ArrayList中的每个String[]中搜索第一个字