《烽火》专题

运行时遇到错误，我尝试了Pyspark error-Unsupported class file major version 55和Pyspark.topandas():'Unsupported class file major version 55'中提到的解决方案，但没有成功。 完整错误日志：

我已按照以下指南在本地计算机（Windows 10）上安装spark：https://changhsinlee.com/install-pyspark-windows-jupyter/. 从Anaconda启动笔记本并运行时： 它需要很长时间，而且不会完成（至少在60分钟内）。 在此之前，我收到了错误“java-gage-Process-exited-前…”。阅读此内容后：“https://sta

我试图计算按名称分组的列的季度移动平均线，我定义了一个火花窗口函数规范为 我的数据frame如下所示：

我正在使用servlet，它用于打开文档，如doc、txt、pdf、ppt等。。 我的代码片段如下。 现在，当我试图打开多个文档时，过了一段时间，我会从tomcat服务器上收到断管错误。 我的数据源实现如下。 任何人都可以建议我需要在这个代码中修改什么？

作为未来，我通过查看所有者ID从firebase中提取数据。我没有用小溪。虽然Firebase中有2个数据，但只有一个数据来了，我不明白为什么。 {eventDesc:Merhaba Bu saatte Ilacíníiçmelisin,addtime:Timestamp（秒=1615410000,纳秒=0),listofday:[sal],eventtime:Timestamp（秒=161558

我是spark新手，有一个简单的spark应用程序，使用spark SQL/hiveContext： 从hive表中选择数据（10亿行） 做一些过滤，聚合，包括row_number窗口函数来选择第一行，分组，计数（）和最大（）等。 将结果写入HBase（数亿行） 我提交的作业运行它在纱线集群（100个执行者），它很慢，当我在火花UI中查看DAG可视化时，似乎只有蜂巢表扫描任务并行运行，其余的步骤#

如何在火花scala数据帧（非文本）api中访问geomesas UDF？即如何转换 如何使sql UDF在scala数据帧DSL中的文本spark sql API中可用？即如何启用而不是此表达式 类似于 如何注册Geomesa UDF，使其不仅适用于sql文本模式<代码>SQLTypes。init（spark.sqlContext）fromhttps://github.com/locationt

有一些类似的问题，比如这个和这个，但他们不能给我足够的帮助。下面是我的一段代码。 下面是一段输出。 我想以排序的形式输出。我尝试了

我需要一个窗口函数，该函数按一些键（=列名）进行分区，按另一个列名排序，并返回排名前x的行。 这适用于升序： 但当我试图在第4行中将其更改为或时，我得到了一个语法错误。这里的正确语法是什么？

我将Spark SQL用于数据帧。有没有一种方法可以像在SQL中一样，使用一些算术来执行select语句？ 例如，我有以下表格： 现在，我想用SELECT语句创建一个新列，并对现有列执行一些算术运算。例如，我想计算比率。我需要先把价值（或年数）转换成双倍。我试过这句话，但无法解析： 我在“如何在Spark SQL的DataFrame中更改列类型？”中看到了类似的问题，但这不是我想要的。

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？

我在数据帧中有两个映射类型列。有没有一种方法可以通过使用.withColumn在spark Sql中合并这两个列来创建新的映射列？

我有一个String变量，其中包含几个用逗号分隔的列名。例如： val temp = "第二列，第三列，第四列" 我有一个Dataframe，我想根据某些列对Dataframe进行分组，其中包括存储在temp变量中的列。例如，我的groupBy语句应该像下面的语句 DF.groupBy（“Col1”、“Col2”、“Col3”、“Col4”） temp变量可以有任何列名。因此，我想创建一个Grou

数据帧结构: 预期的数据帧结构： Code_1已尝试: 这也导致错误配对和重复。关于我应该调整什么以获得所需输出的任何建议。 我还尝试在第一条select语句中使用多次爆炸，这将引发错误。 Code_2尝试： 警告和错误： 是的，我问了同样的问题，这个问题被关闭为重复，指向另一个解决方案，这就是我在片段2中尝试的。它也不起作用。任何建议都会很有帮助。