小编sub*_*bro的帖子

我在hive中有json,每个json都有不同的键,我想获取所有键并使用get_json_object来获取值.那么,是否有hive查询获取json密钥呢？

{
   "ts":"2016-07-27T13:06:18.089-05:00",
   "logVer":1,
   "msg":"123",
   "appData":{
      "appName":"test",
      "action":"SEARCH",
      "members":[
         {
            "id":"999043206",
            "dob":"02/23/1984"
         }
      ],
      "statusCode":200,
      "resultCode":0
   }
}

谢谢

我正在尝试使用 adobe API2.0 提取 adobe 分析数据，我是这方面的新手，因此在此repo 之后，我确实提供了所有详细信息，例如 APIKEY、techaccountID、org_id、客户端机密、修改后的 config.ini。在生成 JWT 令牌时，我收到以下错误。

TypeError: load_pem_private_key() missing 1 required positional argument: 'backend'

这是我的代码，

def get_jwt_token(config):
    with open(config["key_path"], 'r') as file:
        private_key = file.read()

    return jwt.encode({
        "exp": datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(seconds=30),
        "iss": config["orgid"],
        "sub": config["technicalaccountid"],
        "https://{}/s/{}".format(config["imshost"], config["metascopes"]): True,
        "aud": "https://{}/c/{}".format(config["imshost"], config["apikey"])
    }, private_key, algorithm='RS256')


config = dict(config_parser["default"])
jwt_token = get_jwt_token(config)
logger.info("JWT Token: {}".format(jwt_token))
access_token = get_access_token(config, jwt_token)
logger.info("Access Token: {}".format(access_token))

这是错误消息，

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-8c61bcf6ee58> in <module>
      1 config …

我对Spark来说是全新的,学习正在Spark上进行.在实践中,面临的问题如下.多个步骤,安静长.我在UNIX环境中使用spark-shell.如下错误.

步骤1

    $ spark-shell
    Welcome to
          ____              __
         / __/__  ___ _____/ /__
        _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
       /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 1.3.1
          /_/

    Using Scala version 2.10.4 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.7.0_25)
    Type in expressions to have them evaluated.
    Type :help for more information.
    2016-04-22 07:44:31,5095 ERROR JniCommon fs/client/fileclient/cc/jni_MapRClient.cc:1473 Thread: 20535 mkdirs failed for /user/cni/.sparkStaging/application_1459074732364_1192326, error 13
    org.apache.hadoop.security.AccessControlException: User cni(user id 5689)  has been denied access to create application_1459074732364_1192326
            at com.mapr.fs.MapRFileSystem.makeDir(MapRFileSystem.java:1100)
            at com.mapr.fs.MapRFileSystem.mkdirs(MapRFileSystem.java:1120)
            at …

我是 hadoop 流媒体的新手。我的reduce代码中有几个过滤条件，我想知道有多少记录通过了这个条件。我开始知道我们可以通过编写自定义计数器来做到这一点。一些身体展示可以告诉我如何编写自定义计数器吗？

我在映射器代码中发出三列，说a,b,c 键是 a，值是列表，就像[b,c]，从映射器代码中得到一个例子，就像['I'^['C','P']]

这是我的减少代码。

labels = ["a","b"]
for line in sys.stdin:
    l = line.strip().split("^")
    key = l[0]
    value = l[1]
    record = [key] + value
    records.append(record)
df = pd.DataFrame.from_records(records,columns=labels)
df = df((df['a'] == 'I') & (df['b'] == 'C'))

我想知道 df 在减速器级别包含多少条记录。

谢谢你。

我有3个数据帧，df1，df2，df3。我需要将这些df转换为csv文件。因此，在功能的帮助下，我正在如下使用write.csv。

    hiveq <- function(f_name){
        f_name
        write.csv(f_name,file=paste(f_name,".csv",sep=""),row.names = FALSE, col.names = FALSE)}
hiveq("df1")
hiveq("df2")
hiveq("df3")

当我打开csv工作表时，它仅显示df1，而不显示df1的内容。我如何对R说，它应该看成Df而不是字符串。我尝试使用as.name，gsub，as.formula删除f_name变量周围的引号，但不起作用。有人可以帮我吗？

有人可以帮助我了解以下错误吗，我是 PySpark 的新手，开始学习了。

当我用谷歌搜索时，出现以下错误，当我们比较不同类型的数据类型时，我确实有一个名为salary的列作为整数列？为什么我仍然收到此错误。

>>> df.printSchema()
root
 |-- Firstname: string (nullable = true)
 |-- middlename: string (nullable = true)
 |-- lastname: string (nullable = true)
 |-- dob: string (nullable = true)
 |-- sex: string (nullable = true)
 |-- salary: integer (nullable = true)
 |-- CopiedColumn: integer (nullable = true)
 |-- Country: string (nullable = false)
 |-- anotherColumn: string (nullable = false)

>>> df.show()
+---------+----------+--------+----------+---+------+------------+-------+-------------+
|Firstname|middlename|lastname|       dob|sex|salary|CopiedColumn|Country|anotherColumn|
+---------+----------+--------+----------+---+------+------------+-------+-------------+
|    James|          |   Smith|1991-04-01|  M|300000|     -300000|  India|Another value|
|  Michael|      Rose|        |2000-05-19|  M|400000| …

有人可以告诉我,下面的代码和输出意味着什么？我确实在这里创建了语料库

frequencies = DocumentTermMatrix(corpus)
frequencies

输出是

<<DocumentTermMatrix (documents: 299, terms: 1297)>>
Non-/sparse entries: 6242/381561
Sparsity           : 98%
Maximal term length: 19
Weighting          : term frequency (tf)

稀疏的代码就在这里.

sparse = removeSparseTerms(frequencies, 0.97)
sparse

输出是

> sparse
<<DocumentTermMatrix (documents: 299, terms: 166)>>
Non-/sparse entries: 3773/45861
Sparsity           : 92%
Maximal term length: 10
Weighting          : term frequency (tf)

这里发生了什么,非稀疏条目和稀疏条目是什么意思？有人可以帮助我理解这些.

谢谢.

我无法使用 agg 获取多个指标，如下所示。

table.select("date_time")\
    .withColumn("date",to_timestamp("date_time"))\
    .agg({'date_time':'max', 'date_time':'min'}).show()

我看到第二个聚合覆盖了第一个聚合，有人可以帮助我在同一列上获得多个聚合吗？