选择where子句和过滤Spark有什么区别？
是否存在一个比另一个更合适的用例？
我什么时候用
DataFrame newdf = df.select(df.col("*")).where(df.col("somecol").leq(10))
什么时候
DataFrame newdf = df.select(df.col("*")).filter("somecol <= 10")
更合适？
我正在尝试将SGDRegressor放入我的数据中,然后检查准确性.拟合工作正常,但是预测与原始目标数据的数据类型(？)不同,我得到了错误
ValueError: Can't handle mix of multiclass and continuous
当调用print "Accuracy:", ms.accuracy_score(y_test,predictions).
数据看起来像这样(只有20万+行):
Product_id/Date/product_group1/Price/Net price/Purchase price/Hour/Quantity/product_group2
0 107 12/31/2012 10 300 236 220 10 1 108
代码如下:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
from sklearn.linear_model import SGDRegressor
import numpy as np
from sklearn import metrics as ms
msk = np.random.rand(len(beers)) < 0.8
train = beers[msk]
test = beers[~msk]
X = train [['Price', 'Net price', 'Purchase price','Hour','Product_id','product_group2']]
y = train[['Quantity']]
y = y.as_matrix().ravel()
X_test = test [['Price', …在没有sql/hiveContext的情况下在Spark中使用groupby-having的语法是什么？我知道我能做到
DataFrame df = some_df
df.registreTempTable("df");
df1 = sqlContext.sql("SELECT * FROM df GROUP BY col1 HAVING some stuff")
但是我怎么用这样的语法来做呢
df.select(df.col("*")).groupBy(df.col("col1")).having("some stuff")
这.having()似乎不存在.
我有一个包含数千条记录的数据框,我想随机选择1000行到另一个数据框进行演示.我怎么能用Java做到这一点？
谢谢!
我想使用MinMaxScaler扩展Pandas dataFrame中的一些(但不是全部)列.我该怎么做？
除非我一直使用,否则我的媒体查询不会覆盖常规CSS !important.错误是什么？在这里你可以看到带有!importants 的CSS .如果我删除它们,样式会回到常规CSS,即使屏幕小于850px.能否请你帮忙？
@media all and (min-width: 200px) and (max-width: 850px) {
html body {
position: absolute;
height: 100%;
width: 100% !important;
margin: 0 auto;
text-align:center;
}
#header {
background-color: white;
position: fixed;
top: 0px;
box-shadow: 0 3px 6px rgba(0,0,0,0.16), 0 3px 6px rgba(0,0,0,0.23);
width: 95%;
height: 120px;
z-index:9999;
}
#header-inner{
width: 100% !important;
float: right;
}
div#title {
margin: 0px !important;
position: absolute;
width: 100% !important;
height: 70px;
background: url('mobillogo.png');
background-repeat: no-repeat;
background-size: auto 70px; …我很好奇!据我所知,HDFS需要运行datanode进程,这就是为什么它只能在服务器上运行.Spark可以在本地运行,但需要winutils.exe这是Hadoop的一个组件.但究竟是做什么的呢？怎么样,我不能在Windows上运行Hadoop,但我可以运行基于Hadoop构建的Spark？
我正在尝试使用JAVA在Spark上编写一个groupBy.在SQL中,这看起来像
SELECT id, count(id) as count, max(date) maxdate
FROM table
GROUP BY id;
但是Spark/JAVA样式与此查询的等价物是什么？假设变量table是一个数据帧,以查看与SQL查询的关系.我想的是:
table = table.select(table.col("id"), (table.col("id").count()).as("count"), (table.col("date").max()).as("maxdate")).groupby("id")
这显然是不正确的,因为你不能使用聚合功能,如.count或.max在列,只有dataframes.那么如何在Spark JAVA中完成这项工作？
谢谢!
我试图用一个列来划分常量.我知道我能做到
df.col("col1").divide(90)
但我该怎么办(90).divide(df.col("col1"))(显然这是不正确的).谢谢!
我正在尝试通过以下方式从Amazon S3存储桶加载一些数据:
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("Importer");
JavaSparkContext ctx = new JavaSparkContext(sparkConf);
HiveContext sqlContext = new HiveContext(ctx.sc());
DataFrame magento = sqlContext.read().json("https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/*/*.json");
然而,最后一行会引发错误:
Exception in thread "main" java.io.IOException: No FileSystem for scheme: https
同一条线已经在另一个项目中工作,我错过了什么？我在Hortonworks CentOS VM上运行Spark.