小编Iva*_*Lee的帖子

在我的DataFrame中,有些列分别包含null和NaN的值,例如:

df = spark.createDataFrame([(1, float('nan')), (None, 1.0)], ("a", "b"))
df.show()

+----+---+
|   a|  b|
+----+---+
|   1|NaN|
|null|1.0|
+----+---+

那些之间有什么区别吗？他们怎么处理？

ner_model = pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer, device=0, grouped_entities=True)

设备指示管道使用 no_gpu=0（仅使用 GPU），请告诉我如何使用多 GPU 。

Spark围绕弹性分布式数据集(RDD)的概念展开,RDD是一个可以并行操作的容错的容错集合.但是,我没有找到RDD完成容错的内部机制.有人可以描述这种机制吗？谢谢.

我使用第一个和最后一个函数来获取一列的第一个和最后一个值.但是,我发现这两个功能都不像我想象的那样有效.我提到了@ zero323的答案,但我仍然对这两者感到困惑.代码如:

df = spark.sparkContext.parallelize([
    ("a", None), ("a", 1), ("a", -1), ("b", 3), ("b", 1)
]).toDF(["k", "v"])
w = Window().partitionBy("k").orderBy('k','v')

df.select(F.col("k"), F.last("v",True).over(w).alias('v')).show()

结果:

+---+----+
|  k|   v|
+---+----+
|  b|   1|
|  b|   3|
|  a|null|
|  a|  -1|
|  a|   1|
+---+----+

我认为应该是这样的:

+---+----+
|  k|   v|
+---+----+
|  b|   3|
|  b|   3|
|  a|   1|
|  a|   1|
|  a|   1|
+---+----+

因为,我在'k'和'v'上通过orderBy的操作显示了df:

df.orderBy('k','v').show()
    +---+----+
    |  k|   v|
    +---+----+
    |  a|null|
    |  a| …

我使用 24 核虚拟 CPU 和 100G 内存来训练 Doc2Vec 与 Gensim，但 CPU 的使用率始终在 200% 左右，无论修改核数。

top

htop

上面两张图显示了cpu使用率，这说明cpu没有被有效使用。

cores = multiprocessing.cpu_count()
assert gensim.models.doc2vec.FAST_VERSION > -1, "This will be painfully slow otherwise"

simple_models = [
    # PV-DBOW plain
    Doc2Vec(dm=0, vector_size=100, negative=5, hs=0, min_count=2, sample=0, 
            epochs=20, workers=cores),
    # PV-DM w/ default averaging; a higher starting alpha may improve CBOW/PV-DM modes
    Doc2Vec(dm=1, vector_size=100, window=10, negative=5, hs=0, min_count=2, sample=0, 
            epochs=20, workers=cores, alpha=0.05, comment='alpha=0.05'),
    # PV-DM w/ concatenation - big, slow, experimental mode
    # window=5 (both …

我正在使用 pyspark 创建一个数据框，如下所示：

+----+------+
|   k|     v|
+----+------+
|key1|value1|
|key1|value1|
|key1|value1|
|key2|value1|
|key2|value1|
|key2|value1|
+----+------+

我想使用 'withColumn' 方法添加一个 'rowNum' 列，数据框的结果更改如下：

+----+------+------+
|   k|     v|rowNum|
+----+------+------+
|key1|value1|     1|
|key1|value1|     2|
|key1|value1|     3|
|key2|value1|     4|
|key2|value1|     5|
|key2|value1|     6|
+----+------+------+

rowNum 的范围是从 1 到 n，n 等于原始数据的数量。我修改了我的代码，如下所示：

from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql import functions as F
w = Window().partitionBy("v").orderBy('k')
my_df= my_df.withColumn("rowNum", F.rowNumber().over(w))

但是，我收到错误消息：

'module' object has no attribute 'rowNumber' 

我用row_number替换了rowNumber()方法，上面的代码就可以运行了。但是，当我运行代码时：

my_df.show()

我再次收到错误消息：

Py4JJavaError: An error occurred while calling o898.showString.
: java.lang.UnsupportedOperationException: Cannot …

默认缓存目录磁盘容量不足，我需要更改默认缓存目录的配置。

我有一个dict，例如：

cMap = {"k1" : "v1", "k2" : "v1", "k3" : "v2", "k4" : "v2"}

和一个DataFrame A，例如：

+---+
|key|
+----
| k1|
| k2|
| k3|
| k4|
+---+

使用代码创建上面的DataFame：

data = [('k1'),
    ('k2'),
    ('k3'),
    ('k4')]
A = spark.createDataFrame(data, ['key'])

我想获取新的DataFrame，例如：

+---+----------+----------+
|key|   v1     |    v2    |
+---+----------+----------+
| k1|true      |false     |
| k2|true      |false     |
| k3|false     |true      |
| k4|false     |true      |
+---+----------+----------+

我希望得到一些建议，谢谢！

使用本地模式运行Spark Application,我使用了命令,例如:

spark-submit --master local[*] my_spark_application.py

在这种情况下,剂量意味着我的应用程序使用了我本地计算机的所有内存？其他参数,如驱动程序内存和执行程序内存是否仍然有效？

我试图在Python Data Science Essential一书中运行一个例子.但是,当我运行它时,它出现了错误.实际上,我刚开始学习python.所以,我觉得很难解决这些错误.请帮我.这是代码:

In:
import pandas as pd
import numpy as np
In: colors = list()
In: palette = {0: "red", 1: "green", 2: "blue"}
In:
for c in np.nditer(iris.target): colors.append(palette[int(c)])
    # using the palette dictionary, we convert
    # each numeric class into a color string
In: dataframe = pd.DataFrame(iris.data,
columns=iris.feature_names)
In: scatterplot = pd.scatter_matrix(dataframe, alpha=0.3,
figsize=(10, 10), diagonal='hist', color=colors, marker='o',
grid=True)

这是错误:

()中的ValueError Traceback(最近一次调用最后)1 scatterplot = pd.scatter_matrix(dataframe,alpha = 0.3,----> 2 figsize =(10,10),diagonal ='hist',color = colors,marker = 'O',网格= TRUE) …