为什么collect()工作得很好，但是count()和take()在Spark中给我带来了错误？
在Spark中，collect()函数可以将RDD的所有元素作为数组返回给驱动程序。这个函数在小规模数据集上运行良好，因为它将整个RDD加载到内存中，并将结果返回给驱动程序。
然而，当使用count()或take()函数时，可能会出现错误。原因是这两个函数需要对整个RDD执行操作，而不仅仅是加载到内存中。这会导致以下问题：
- 内存不足：如果RDD的大小超过可用内存，就会导致内存溢出错误。count()和take()函数需要将整个RDD加载到内存中进行计数或提取元素，因此需要确保可用内存足够大。
- 网络延迟：当RDD的数据分布在不同的节点上时，count()和take()函数需要将数据从各个节点传输到驱动程序进行计数或提取。这可能会导致网络延迟，特别是在网络带宽有限或网络拥塞的情况下。
为了解决这些问题，可以考虑以下几点：
- 增加可用内存：通过增加每个节点的内存分配或增加集群中的节点数量，可以增加可用内存，以容纳更大的RDD。
- 分布式计算：使用Spark的分布式计算能力，将计算任务分散到整个集群中的多个节点上执行。这样可以减少单个节点上的内存压力和网络延迟。
- 使用缓存机制：可以使用persist()或cache()函数将RDD持久化到内存或磁盘中，以便重复使用。这样可以避免重复计算和数据传输，提高计算效率。
- 数据分区和调优：合理的数据分区和调优策略可以减少数据传输和计算时间。可以使用repartition()、coalesce()等函数来重新分区RDD，以使数据更均匀地分布在各个节点上。
- 使用合适的操作：根据具体的需求，选择合适的操作来代替count()和take()。例如，如果只需要获取部分数据，可以使用sample()函数进行采样；如果需要对RDD中的数据进行聚合，可以使用reduce()或aggregate()等函数。
在腾讯云中，相关的产品和服务可参考以下链接：
- 腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云云原生容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云人工智能服务（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云物联网平台（IoT Hub）：https://cloud.tencent.com/product/iothub
- 腾讯云云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
- 腾讯云云游戏引擎（GSE）：https://cloud.tencent.com/product/gse
请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和场景进行评估和决策。
相关·内容
我在执行星火应用程序时遇到了问题。
源代码：
// Read table From HDFS
val productInformation = spark.table("temp.temp_table1")
val dict = spark.table("temp.temp_table2")
// Custom UDF
val countPositiveSimilarity = udf[Long, Seq[String], Seq[String]]((a, b) =>
dict.filter(
(($"first"
浏览 3提问于2017-11-04得票数 10
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我想知道为什么在星火，我们不被允许广播RDD，但我们可以广播DataFrame？
val df = Seq(("t","t"),("t","f"),("f","t"),("f","f")).toDF("x1", "x2")
val rdd = df.rdd
val b_df = spark.sparkContext.broadcast(df) //you can do this!
val b_rdd = spark.sparkConte
浏览 233提问于2018-08-09得票数 0
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在我的spark代码中，我正在从Dataframe中收集驱动程序上的一个小对象。我在控制台上看到以下错误消息。我在我的程序中调用dataframe.take(1)。
Total size of serialized results of 13 tasks (1827.6 MB) is bigger than spark.driver.maxResultSize (1024.0 MB)
这知道这可以通过设置spark.driver.maxResultSize参数来解决。但我的问题是，当我收集的对象大小不到1MB时，为什么有这么多数据被拉到驱动程序中。是否所有对象都首先被序列化并拉入驱动程序，然后
浏览 8提问于2018-11-20得票数 0
我正试着从我的RDD中阅读，但得到的错误。请给我建议。该文件存在于HDFS中。我使用hadoop文件系统命令将文件移动到HDFS。
代码：
baby_names = sc.textFile("/user/rahul/baby_names.csv")
rows = baby_names.map(lambda line:line.split(","))
for row in rows.take(rows.count()):print(row[1])
错误：
Py4JJavaError Traceback (
浏览 3提问于2017-02-14得票数 0
我需要像pandas一样提取列的所有唯一值，而不对列名进行硬编码。你能帮我解释一下怎么做吗？ 示例： p_k = 'Projectnum' 如果我这样给予： uni_val = [x.Projectnum for x in spark_df.select('Projectnum').distinct().collect()]
uni_val = ['SR0480-000'] 但我不想硬编码column_name。所以我把column_name保存在一个变量p_k中，但是如何在列表中传递呢？ uni_val = [x.pk for x in sp
浏览 12提问于2020-12-02得票数 0
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我尝试在Bluemix Spark服务中执行我的scala代码，一旦我可以运行它并从我的本地虚拟机获得正确的结果。当我在Bluemix Spark中运行它时，我在notebook中得不到任何响应。
import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors}
import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix
import org.apache.spark.mllib.linalg.Matrix
val input = sc.textFile("swift://notebo
浏览 2提问于2015-12-03得票数 0
1回答
这是推荐的，以及为什么性能方面的spark.dataframe.count()或spark.dataframe.take(1)。
浏览 1提问于2019-02-06得票数 0
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2回答
我试图从Spark2.1作业中读取Cassandra表(mykeyspace.mytable) (使用Scala2.11)：
val myDataset = sqlContext
.read
.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
.options(Map("table" -> "mytable", "keyspace" -> "mykeyspace"))
.load()
myDataset.show()
print
浏览 3提问于2017-07-31得票数 0
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以前我的理解是，一个动作会在spark应用程序中创建一个职位。但是让我们看看下面的场景，其中我只是使用.range()方法创建一个数据帧
df=spark.range(10)
因为我的spark.default.parallelism是10，所以结果数据帧是10个分区。现在我只是在数据帧上执行.show()和.count()操作
df.show()
df.count()
现在，当我检查了spark历史记录时，我可以看到.show()的3个作业和.count()的1个作业。
为什么.show()方法有3个任务？
我读过一些文章，其中.show()最终将在内部调用.take()，它将遍历
浏览 1提问于2021-03-24得票数 0
我有一个函数my_function，它有一个for循环迭代。for循环中有一部分需要调用()。它适用于前几个循环，但总是在第五次迭代时崩溃。你们知道为什么会这样吗？
File "my_code.py", line 189, in my_function
my_df_collect = my_df.collect()
File "/lib/spark/python/pyspark/sql/dataframe.py", line 280, in collect
port = self._jdf.collectToPython()
File
浏览 3提问于2016-07-08得票数 0
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我正在尝试使用spark代码来了解更多关于shuffling的信息。我写了下面的代码，看看如果有if-else语句，阶段是如何形成的。我声明了val result，以便稍后在if语句中将结果赋值给它。但我不确定要分配给它的返回类型。
有没有一个抽象类可以和所有的RDDs一起使用？
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("spark shuffle")
val sc = new SparkContext(conf)
val d = sc.parallelize(0 until 1000)
浏览 5提问于2019-10-31得票数 0
我使用的是Apache Spark 2.2和Scala 2.11。 我有一个字符串，我用它来创建1-gram，2-gram和3-gram。之后，我尝试在数据帧中搜索这些值。现在这个过程发生了很多次，由于整个Spark作业需要花费大量的时间。我应该怎么想呢？ 以下是代码片段： // creating the n-grams
val vNGrams = for (i <- 1 to 3) yield sampleString.trim.split(" ").sliding(i).map(p => p.mkString(" "))
// conve
浏览 19提问于2019-05-06得票数 1
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1回答
我有几个python作业需要用spark来执行。不过，python代码并没有使用任何spark特定的分布式库。它只是使用pandas、scipy和sklearn来操作数据。
我使用以下命令提交要触发的作业：spark-submit --master spark://ip:7077 python_code.py
当我提交几个这样的作业时，所有的作业都只在master上执行。master上的CPU占用了100%，但是workeer节点都是空闲的。我认为spark的资源管理器将在整个集群中分配负载。
我知道我的代码没有使用spark提供的任何分布式库，但是有没有一种方法可以将完整的作业分发到不同的节
浏览 2提问于2016-04-29得票数 0
1回答
星星之交与蜂巢壳中的查询性能
、、、、
我很难调试为什么一个对hive外部表的简单查询(dynamodb支持的)通过submit向北运行10分钟，并且只需要4秒钟。
引用Dynamodb表的单元外部表--如Employeeid、name、ssn、dept。id是分区键，ssn是范围键。
使用aws emr 5.29，火花，蜂箱，tez，hadoop。1位大师，4核心，m5.l
在蜂巢中：select name, dept, ssn from employee here id='123/ABC/X12I'在4秒内返回结果。
现在，假设我在code.py中有以下代码(忽略导入)
spark = SparkSession.
浏览 2提问于2020-02-27得票数 1
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9回答
我有以下动态创建的Spark：
val sf1 = StructField("name", StringType, nullable = true)
val sf2 = StructField("sector", StringType, nullable = true)
val sf3 = StructField("age", IntegerType, nullable = true)
val fields = List(sf1,sf2,sf3)
val schema = StructType(fields)
val row1 = Row(&
浏览 1提问于2018-03-13得票数 35
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我正在用scala做一些基本的火花处理。
我想知道为什么count函数不能使用mapValues和map函数。
当我应用和，min，max时，它就起作用了。此外，是否有任何地方可以引用所有可应用于IterableString上的groupbykeyRDD函数？
MyCode:
scala> val records = List( "CHN|2", "CHN|3" , "BNG|2","BNG|65")
records: List[String] = List(CHN|2, CHN|3, BNG|2, BNG|65)
sca
浏览 3提问于2016-12-29得票数 0
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当我们在spark中使用show或take或write操作时，所有的数据都会被发送到驱动程序吗？如果不是，那么为什么当我们使用collect时，所有的数据都会流向驱动程序？
浏览 1提问于2020-12-26得票数 1
我有以下代码：
val spark = SparkSession.builder
.appName("Simple Application")
.master("spark://myserver.com:7077")
//.master("local[*]") //notice this line
.getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext
val arr: RDD[(Int, Int)] = sc.parallelize(Array( 1->2
浏览 0提问于2018-02-26得票数 0
1回答
我有一个只有一个值的dataframe，我想将它与数值进行比较，并根据它产生一个错误。 如下所示： df=spark.sql("""
select count(1) as count_check from schema.table)
""")
df.select("count_check").show()
if df.value == 0:
print("ALL GOOD")
else:
raise Exception("ATAR DATA MISMATCH, RESULT COU
浏览 14提问于2020-07-25得票数 0
回答已采纳
Spark master内存需求是否与处理数据的大小有关？
Spark驱动程序和Spark workers/executors直接处理已处理的数据(并执行应用程序代码)，因此它们的内存需求可以与已处理数据的大小联系起来。但是Spark master会受到数据大小的影响吗？在我看来并非如此，因为它只管理Spark工作人员，而不直接处理数据本身。
浏览 21提问于2017-03-08得票数 6
我正在做一个简单的练习，基于一个共同的朋友边缘列表图来推荐新朋友，计算每个特定用户在一些过滤条件下的前20个共同朋友。我正在使用Spark RDD来执行此任务。
下面是all_friends中的edgelist，它将好友列表的边缘存储为键值对。该图是无向的，因此对于每个('0', '1')，('1', '0')也会出现，
all_friends.take(4)
[('0', '1'), ('0', '2'), ('1', '0'
浏览 0提问于2019-10-09得票数 0
1回答
显示.count()，但是.sum()出现错误，我该怎么办？ 代码： def meanTemperature(df,spark):
counttemp=spark.sql("SELECT temperature from washing").count()
sumtemp=spark.sql("SELECT temperature from washing").sum()
mean=sumtemp/counttemp
return mean 错误: AttributeError：'DataFrame‘对象没有'
浏览 45提问于2019-05-16得票数 0
1回答
我已经使用Spark SqlContext从postgres数据库中检索了数据。
以下是示例代码：
Class.forName(dbDriver);
Map<String, String> options = new HashMap<String, String>();
options.put("url", dbUrl);
options.put("dbtable", dbTable);
options.put("driver", dbDri
浏览 9提问于2016-09-08得票数 1
回答已采纳
我有一个包含数千行的数据帧，我正在寻找的是分组和计数列，然后按输出排序:我做的事情如下所示：
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import sqlContext.implicits._
val objHive = new HiveContext(sc)
val df = objHive.sql("select * from db.tb")
val df_count=df.groupBy("id").count().collect()
df_count.sort($"count".asc
浏览 3提问于2018-08-07得票数 5
回答已采纳
3回答
我使用的是Spark 1.3.1。
我正在尝试查看Python中Spark dataframe列的值。有了Spark dataframe，我可以使用df.collect()来查看数据帧的内容，但在我看来，Spark dataframe列还没有这样的方法。
例如，数据帧df包含一个名为'zip_code'的列。所以我可以做df['zip_code']，它会变成一个pyspark.sql.dataframe.Column类型，但是我找不到一种方法来查看df['zip_code']中的值。
浏览 1提问于2015-06-30得票数 43
回答已采纳
我有一个Spark数据帧，它有1行3列，即start_date，end_date，end_month_id。
我希望将第一个单元格中的值检索到一个变量中，并使用该变量来过滤另一个数据帧。
我想将'2019-01-01‘检索到一个变量中。我该怎么做？
这是我到目前为止所知道的：
start_date = df1[0];
df2.filter(df2.date_reported >= start_date)
我是个菜鸟，所以请放轻松点
浏览 0提问于2019-03-02得票数 3
我的rdd中的每个值都是一个元组：
temp = clustering.map(lambda x: (x[0][0], (1,1)))
temp.take(10)
[(0, (1, 1)),
(0, (1, 1)),
(6, (1, 1)),
(0, (1, 1)),
(0, (1, 1)),
(0, (1, 1)),
(0, (1, 1)),
(0, (1, 1)),
(7, (1, 1)),
(0, (1, 1))]
然后尝试通过key减少它：
temp.reduceByKey(lambda a,b: (a[1]+b[1])).collect()
并得到了这个错误：
浏览 0提问于2019-09-19得票数 0
下面是spark代码，它将打印一列DataSetRow
import org.apache.spark.sql.{Dataset, Row, SparkSession}
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName("Spark DataValidation")
.config("SPARK_MAJOR_VERSION", "2").enableHiveSupport()
.getOrCreate()
val kafkaPath
浏览 0提问于2018-02-20得票数 6
回答已采纳
我试图根据星火图中的维度对顶点列表进行排序(使用Scala)。
// Sort Ascending - both the 2 below yeild same results
gGraph.inDegrees.collect.sortBy(_._2).take(10)
gGraph.inDegrees.collect.sortWith(_._2 < _._2).take(10)
// Sort Decending
gGraph.inDegrees.collect.sortWith(_._2 > _._2).take(10)
gGraph.inDegrees.collec
浏览 4提问于2017-12-11得票数 0
回答已采纳
10回答
我正在尝试将集合的内容打印到Spark控制台。
我有一个类型：
linesWithSessionId: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = FilteredRDD[3]
我使用下面的命令：
scala> linesWithSessionId.map(line => println(line))
但这是打印出来的：
res1: org.apache.spark.rdd.RDDUnit = MappedRDD4 at map at :19
如何将RDD写入控制台或保存到磁盘，以便查看其内容？
浏览 490提问于2014-04-20得票数 130
回答已采纳
我在Scala中使用spark- cassandra -connector，我想从cassandra读取数据并通过toArray方法显示它。但是，我收到一条错误消息，指出它不是类的成员，但在API中指明了它。有人能帮我找出我的错误吗？
以下是我的文件：
build.sbt：
name := "Simple_Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
assemblyMergeStrategy in assembly := {
case PathList("META-INF&
浏览 12提问于2016-09-30得票数 4
3回答
包含防护错误的Haskell列表
、、、、
我正在尝试用haskell编写一个非常简单的函数来根据输入更改列表中的值，如下所示
update_game :: [Int] -> Int -> Int -> [Int]
update_game (x:xs) row take_amnt | row == 1 = x - take_amnt:xs
| row == 2 = x : head(xs) - take_amnt : tail(xs)
| row == 3 = x : head(xs) :
浏览 6提问于2012-12-18得票数 2
1回答
星火数与取数及长度
、、、、
在运行齐柏林飞艇笔记本时，我使用的是com.datastax.spark:spark-cassandra-connector_2.11:2.4.0，不理解spark中两种操作之间的区别。一个操作需要很长时间来计算，第二个操作立即执行。有人能给我解释一下两种手术的区别吗？
import com.datastax.spark.connector._
import org.apache.spark.sql.cassandra._
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.s
浏览 1提问于2019-02-18得票数 3
回答已采纳
我试图通过将用户的RDD映射到模型的recommendProducts方法来从MatrixFactorizationModel中提取预测。这给了我一个MapPartitionsRDD。然后，尝试减少或以其他方式访问此RDD会给我一个Spark异常。
以下是简化的代码：
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.rdd._
import org.apache.spark.m
浏览 0提问于2016-02-03得票数 2
2回答
在选择我正在使用的多个元素代码的sql spark中，是否有按表分组的方法：
val df = spark.read.json("//path")
df.createOrReplaceTempView("GETBYID")
现在按如下方式进行分组：
val sqlDF = spark.sql(
"SELECT count(customerId) FROM GETBYID group by customerId");
但当我尝试：
val sqlDF = spark.sql(
"SELECT count(customerId),cu
浏览 7提问于2017-01-02得票数 2
回答已采纳
我正在寻找一种有效的方法，将一些映射函数应用于数据帧中的每一对元素。例如： records = spark.createDataFrame(
[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd')], \
['id', 'val'])
records.show()
+---+---+
| id|val|
+---+---+
| 1| a|
| 2| b|
| 3| c|
| 4| d|
+---+---+ 我想获取a，b，c，d值，并将它们
浏览 6提问于2020-11-20得票数 0
我已经从一个查询中构造了一个Spark数据帧。我想要做的是将数据帧打印到一个文本文件中，所有信息都用'|‘分隔，如下所示：
+-------+----+----+----+
|Summary|col1|col2|col3|
+-------+----+----+----+
|row1 |1 |14 |17 |
|row2 |3 |12 |2343|
+-------+----+----+----+
我该怎么做呢？
浏览 0提问于2017-01-26得票数 13
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我正在尝试从spark-sql中的SQL语句中获取Integer。
var num_en = ctx.sql("SELECT count(*) FROM table WHERE lang = 'en'")
num = num_en.collect()(0)
num_en是一个SchemaRDD，根据我得到的错误，num是一个“行”。
<console>:144: error: type mismatch;
found : org.apache.spark.sql.Row
(which expands to) org.apache.sp
浏览 0提问于2014-07-03得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在提取大量的数据，并试图将其格式化为一个表。我，但我有一个奇怪的问题。表格式["</td>\n\t\t</tr>\n", "</td>\n\t\t</tr>\n",.......显示在页面顶部，在表本身之上(这是正确格式化的)。有人能解释一下为什么吗？
<h1>Controller1#index</h1>
graphic started<br>
<%= line_chart( [1,2,3,4,5] ) %>
<br>graphic done
浏览 2提问于2015-07-17得票数 0
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我想编写函数collect，它可以将子列表组合成一个列表，例如：
user=> (collect '(a b c d e) 1)
((a)(b)(c)(d)(e))
user=> (collect '(a b c d e) 2)
((a b)(c d)(e))
user=> (collect '(a b c d e) 5)
(a b c d e))
这是我的密码：
(defn collect [lst num]
(loop [l lst res (atom ())]
(if (<= (count l) num) @res
浏览 5提问于2016-03-22得票数 0
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1回答
火花推特数据
、、、
我正在学习Twitter与星火流的整合。
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.streaming.twitter._
import org.apache.spark.SparkConf
/**
* Calculates popular hashtags (topics) over sliding 10 and 60 second wi
浏览 2提问于2016-10-09得票数 2
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给定一个简单的案例类
case class Rating(user: Int, item: Int, rating: Double)
两个RDD[Rating]：我们得到的OOME在两个RDD之间有大约700万个条目。
我们已经配置了一个带有30.4GB RAM的单个执行器。这在每个条目上都是一个巨大的开销。我无法证明这一点:在64位平台上，Int和Double的原始原语是8个字节。然后会有相同的java表示和Case Class的开销。但是总的来说，对于JVM中的单个Rating条目，我们仍然应该是<200个字节。
给定30.4GBRAM和7M对象，那么每个对象的表观内存使用量将超
浏览 2提问于2016-12-07得票数 4
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我用的是Sparkv1.5.2。我用Python编写了一个程序，我不明白为什么它会两次读取输入文件。用Scala编写的同一个程序只读取一次输入文件。
我使用累加器来计算调用map()的次数。从累加器值推断输入文件被读取的次数。
输入文件包含3行文本。
Python：
from pyspark import SparkContext, SQLContext
from pyspark.sql.types import *
def createTuple(record): # used with map()
global map_acc
map_acc += 1
retu
浏览 3提问于2016-11-26得票数 1
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2回答
我正在试图找出列是否是二进制的。如果一个列只有1或0，那么我将其标记为二进制，否则为非二进制。因为我有数据库背景，所以我尝试通过SQL语句来实现它。但是当文件很大时，这段代码并不能给我很好的性能。
请您建议我如何改进这个代码：
input_data=spark.read.csv("/tmp/sample.csv", inferSchema=True,header=True)
input_data.createOrReplaceTempView("input_data")
totcount=input_data.count()
from pyspark.sql.
浏览 0提问于2019-03-26得票数 4
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2回答
所以我有一个Rails应用程序，它有三个基本模型：Entry、User和Vote。我需要一个帮助方法，它可以给我一个随机的帖子供用户投票：
def next_entry
Entry.where(:receiving_challenge_id => current_voting_challenge.id).offset(rand(Entry.where(receiving_challenge_id: current_voting_challenge.id).count)).first
end
这很管用，每次都会有一个随机的帖子。
投票由用户和条目拥有，它们通过数据库中的in进行关联。
浏览 3提问于2013-04-14得票数 2
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我需要使用sql查询从pyspark中提取计数。count在spark dataframe中，我想使用计数值在if条件中使用，但不能提取该值。如何从spark dataframe中提取int值 query = "select count(*) as count from abc where FLAG= 'C' "
counter = sqlContext.read.format("jdbc").options(url="jdbc:mysql://localhost:3306/sample", driver="c
浏览 99提问于2021-08-03得票数 0
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我正在尝试使用spark 2.1.0 API将多个csv文件从hdfs目录加载到Spark DataSet中：
val csvData = spark.read.option("header", "true").csv("csvdatatest/")
在"csvdatatest“文件夹中有多个csv文件。Spark只从第一个文件中选取头部，并将其生成为DataSet的架构，忽略其余csv文件的头部。e.g
hadoop fs -ls /user/kumara91/csvdatatest
Found 2 items
/user/kumara
浏览 0提问于2017-11-06得票数 1
我有一个有两台机器的spark集群，比如mach-1和mach-2。我在本地编写代码，然后将其导出到JAR，并将其复制到mach-1。然后我使用spark-submit在mach-1上运行代码。
代码尝试读取存在于mach-1上的本地文件。它在大多数情况下都工作得很好，但有时也会出现像File does not exist这样的错误。因此，我也将文件复制到mach-2，现在代码可以工作了。
类似地，在将文件写出到本地时，当输出文件夹仅在mach-1上可用时，它有时会起作用，但随后它给出一个错误，我也在mach-2上创建了输出文件夹。现在，它在mach-1和mach-2中创建输出(一部分在mac
浏览 0提问于2016-10-31得票数 0
1回答
耽误您时间，实在对不起!
在调试代码时，我希望创建并打印我的(大量)数据的清晰摘要，但是一旦完成，就停止创建和打印这些摘要，以加快速度。我被建议使用日志记录，我实现了它。它可以像预期的那样将文本字符串打印为输出消息--但是，当打印数据文件摘要时，它似乎忽略了日志级别，创建它们并始终打印它们。
是否正在使用正确的日志记录，或者是否有更好的方法来做到这一点？我可以#阻止代码行或使用if语句等，但这是一个庞大的代码，而且我知道，在将来添加更多元素时，我需要进行同样的检查--看起来就像日志应该工作的那样。
from pyspark.sql.functions import col,count
impo
浏览 3提问于2020-05-13得票数 2
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3回答
作为背景，我正尝试在星火中实现。特别是，我假设我有一个数据帧/集，其中一个Double列表示为Data，一个Int列名为censorFlag (0值如果被删除，1如果没有，则更倾向于Boolean类型)。
示例：
val df = Seq((1.0, 1), (2.3, 0), (4.5, 1), (0.8, 1), (0.7, 0), (4.0, 1), (0.8, 1)).toDF("data", "censorFlag").as[(Double, Int)]
现在，我需要计算一个列wins，它计算每个data值的实例。我用以下代码实现了这一点：
val
浏览 0提问于2018-03-09得票数 3
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