Apache Spark是一个用Scala编写的开源分布式数据处理引擎，为用户提供统一的API和分布式数据集。 Apache Spark的用例通常与机器/深度学习，图形处理有关。
Dataproc 上的 Spark：大型数据集（约 3000 万条记录）的 BigQuery 数据插入速度缓慢
我有一个在 Google Cloud Dataproc 上运行的 Scala Spark 作业，该作业向 Google BigQuery (BQ) 表提供数据并将数据写入其中。该代码适用于较小的数据集，但在处理较大的数据量时（...
在 AWS EMR 的不同实例中的不同日期并行执行相同的 Spark 作业存在性能问题
运行 Spark 作业（仅一个实例）时，它会在 20-30 分钟内完成。但是，相同的代码在多个 emr 实例中并行执行会花费更多时间。例如：我有 3 个实例，每个实例
我正在尝试在 Spark 的数据框中提取连续的时间范围。 我的输入数据框如下所示： ID 开始日期 结束日期 1 1993年1月1日 2018年12月31日 1 2015年1月6日 2023年12月31日 1 2024年1月1日 31/1...
在没有显式模式参数的情况下使用 to_date 时 Spark 默认模式是什么
我在工作中继承了一个 Spark 项目，该项目使用 to_date 函数将字符串列转换为日期，有时使用明确的日期模式（即 to_date(dateCol, "yyyy-MM-dd")）和
我正在使用 Apache Spark 3.5.0，并使用 Spark SQL 从大型表中采样数据。但是，我需要确保采样行为是确定性的，这意味着...的相同子集...
如果我加入 2 列，例如 Product_type 和 Product_name，并且 Product_type 在层次结构中处于较高位置（例如 100 个 Product_type，每个都有 100 个 Product_name），就速度而言，这很重要
Pyspark 在每次运行时都会给出不同的 df.count() 结果
我正在使用 AWS EMR（v 6.11.1）、PySpark（v 3.3.2）。经过一些转换（主要是在 groupBy、dropDuplicates 之后），数据在 ev 上的 pyspark.sql.DataFrame.count() 输出中获得不同的值...
Spark 3.5 中的 RowEncoder.apply(schema).resolveAndBind() 和 Row/InternalRow 序列化器/反序列化器等效项
我们在 Spark 3.1 中使用 RowEncoder.apply(schema).resolveAndBind() 来创建 ExpressionEncoder[row] 并从中创建序列化器和反序列化器。 val 编码器 = Encoders.row(schema).resolveAndBind() ...
EMR 版本 > 6.9.0 上的 Apache Sedona：JavaPackage 对象不可调用
我正在尝试在 AWS EMR 上运行 Apache Sedona 1.5.3 for Spark 3.4。 按照说明操作后，我收到错误， 文件“/usr/local/lib64/python3.7/site-packages/sedona/sql/datafram...
我希望能够使用 Apache Sedona 在 AWS EMR 上进行分布式 GIS 计算。我们需要正确的引导脚本来拥有所有依赖项。 我尝试使用 EMR 5.33 使用 Jars 设置 Geospark
我正在寻求有关使用 Autoloader 处理 Databricks 中满载场景的指导。请不要对我太苛刻，因为我目前缺乏实践经验。 我的场景是...
ModuleNotFoundError：在 Google Cloud Dataproc 上提交 PySpark 作业时没有名为“minio”的模块
我在尝试向 Google Cloud Dataproc 提交 PySpark 作业时遇到问题。目标是在使用 minio 模块的 Dataproc 集群上运行脚本。然而，我不断遇到
在 EKS 上部署时使用 LDAP 对 Apache Spark 历史记录服务器进行身份验证
我们正在寻找一种为我的 Apache Spark Web UI（历史服务器）配置 LDAP 身份验证的方法。 Spark 实例在 Kubernetes 集群内运行，我们选择 S3 存储桶来存储...
我使用了 PySpark DataFrame，在其中调用了 UDF 函数。此 UDF 函数进行 API 调用并将响应存储回 DataFrame。我的目标是存储 DataFrame 并在...中重用它
我正在使用 PySpark （Python 2.7.9/Spark 1.3.1）并有一个数据框 GroupObject，我需要对其进行过滤并按降序排序。试图通过这段代码来实现它。 group_by_datafr...
将 Spark DataFrame 转换为 Pandas DF
有没有办法将 Spark DF（不是 RDD）转换为 Pandas DF？ 我尝试了以下方法： var some_df = 序列（ （“A”，“否”）， （“B”，“是”）， （“B”，“...
是否可以将 Docker 镜像作为 Spark 作业提交到 EMR Serverless？
我有一个 Docker 映像，其中包含一些与 Spark 交互的应用程序代码。 是否可以将这个镜像提交到Spark集群上执行？ 如果是这样，怎么办？ # 不是真正的命令 $ aws emr-
我正在努力优化我们在公司的工作方式。 想象一下，我们有一个非常大的表，有数十亿行。 这个大表有一个高基数列，比方说“id”。 我有很多
我正在尝试对于每个RDD，删除标头 row 并将每个逗号分隔的行解析为每列的 Row 对象 遵循 jupyter 笔记本单元中给出的数据类型。请转换一些