筛选spark中缺少阈值以上的列
在云计算领域中，Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了高效的分布式计算能力，适用于处理大规模数据集。在Spark中，筛选缺少阈值以上的列可以通过以下步骤实现：
- 首先，加载数据集到Spark中。可以使用Spark的数据源API，如
spark.read.csv()或spark.read.parquet()，根据数据集的格式选择相应的方法进行加载。 - 接下来，对数据集进行预处理，包括数据清洗、转换和特征工程等步骤。这些步骤可以使用Spark的DataFrame API或SQL语句来实现。
- 在数据预处理完成后，可以使用Spark的函数和操作符来筛选缺少阈值以上的列。具体的操作可以根据具体的业务需求来确定，例如使用
filter()函数结合条件表达式进行筛选。 - 最后，将筛选结果保存或输出。可以使用Spark的数据输出API，如
df.write.csv()或df.write.parquet()，将结果保存到指定的文件或数据源中。
需要注意的是，Spark提供了丰富的函数和操作符来支持数据处理和分析，可以根据具体的需求选择合适的方法进行筛选操作。此外，腾讯云也提供了一系列与Spark相关的产品和服务，如TencentDB for Apache Spark、Tencent Cloud Data Lake Analytics等，可以根据具体需求选择相应的产品进行使用。
更多关于Spark的信息和腾讯云相关产品的介绍，可以参考以下链接：
- Spark官方网站：https://spark.apache.org/
- TencentDB for Apache Spark产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/spark
- Tencent Cloud Data Lake Analytics产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/dla
相关·内容
我使用的是Spark 2.3.0，我有两个数据集，它们都相当大，400 MB+。当我加入这些的时候，Spark试着播放其中的一个。列数较少的那个(如果它有助于识别RCA的话)。它失败的原因是: java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after 300秒错误，因为我有相关配置的默认设置。
我有spark.sql.broadcastTimeout和spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold (10MB)的默认设置，我不想尽可能多地禁用广播。
在分类时，我发现如果我设置broadcastTime
浏览 0提问于2019-05-16得票数 1
我在目录下有4个文件，其中一个文件缺少包含该列数据的一列
但是当我加载到spark DF中时，它没有添加第二列，也没有填充null
file1.csv
name| first|second|
female| raj| tarun|
file2.csv
name| first|second|
female| raj| tarun|
浏览 0提问于2018-04-27得票数 0
我在Spark/Scala中有一个数据文件，它有100的列。许多oth列都有许多空值。我希望找到有超过90%空值的列，然后将它们从我的数据中删除。我怎样才能在Spark/Scala中做到这一点？
浏览 2提问于2017-08-04得票数 0
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我有一个关于spark中的过滤的问题，当你不在过滤器中包括分区列时。
假设我有以下按日期分区的数据：
path/date=20200721/part-0000.parquet
part-0001.parquet
part-0002.parquet
path/date=20200722/part-0000.parquet
part-0001.parquet
part-0002.parquet
...
数据有一个名为"action“的列，其
浏览 2提问于2020-08-02得票数 0
1回答
我正在使用Spark2.0和新的spark.ml。包。是否有办法调整分类阈值，以减少假阳性的数量。如果重要的话，我也在使用CrossValidator。
我看到RandomForestClassifier和DecisionTreeClassifier都输出了一个概率列(我可以手动使用它，但是GBTClassifier没有。
浏览 1提问于2016-09-07得票数 5
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2回答
我有一个庞大的SharePoint 0365清单，超过15,000件。我已经使用了所有20个索引列。我现在需要通过不同的列进行过滤。对于我来说，删除索引列并更改为不同的字段安全吗？如果我这么做，你必须重新编制名单的索引吗？
浏览 7提问于2015-11-06得票数 1
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3回答
我们正在处理无模式的JSON数据，有时spark作业会失败，因为我们在spark SQL中引用的一些列在一天中的某些时间内不可用。在这些小时内，spark作业失败，因为所引用的列在数据帧中不可用。如何处理这种情况？我尝试过UDF，但是我们缺少太多的列，所以不能真正地检查每一列的可用性。我还尝试在更大的数据集上推断模式，并将其应用于数据帧，期望缺少的列将用null填充，但模式应用程序失败并出现奇怪的错误。
请给出建议
浏览 5提问于2018-08-10得票数 2
从火花数据帧df中选择和过滤数据有两种方法。第一：
df = df.filter("filter definition").select('col1', 'col2', 'col3')
第二：
df = df.select('col1', 'col2', 'col3').filter("filter definition")
假设我们想在此之后调用count的操作。如果我们可以更改filter和select在spark中的位置(我指的是我们从所选列中使用的过滤器的定义
浏览 1提问于2018-11-04得票数 3
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在WHERE子句中，我尝试在WHERE子句中使用火花sql中的'as‘参数名称，如下所示：
val ds = spark.createDataset[Int](List(1,2,3)) ;
ds.createOrReplaceTempView("VIEW")
ds.sparkSession.sql("SELECT count(*) as total FROM VIEW WHERE total > 1").show()
然而，我得到了这样的例外：
cannot resolve '`total`' given input columns
浏览 1提问于2016-08-26得票数 0
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1回答
我在cleanDF和sentiment_df之间使用了一个工作良好()的array_contains连接。我需要在Result df中包含一个来自cleanDF.的新列(‘年份’)
这是连接：
from pyspark.sql import functions
Result = cleanDF.join(sentiment_df, expr("""array_contains(MeaningfulWords,word)"""), how='left')\
.groupBy("ID"
浏览 3提问于2020-05-25得票数 0
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我有一个包含15列的df : df.columns：
0 class
1 name
2 location
3 income
4 edu_level
--
14 marital_status
经过一些转换后，我得到了一个形状为(15,3)的numpy.ndarray，名为loads
0.52 0.33 0.09
0.20 0.53 0.23
0.60 0.28 0.23
0.13 0.45 0.41
0.49 0.9
so on so on so on
因此，3列有15个值。
我需要做的：
浏览 5提问于2022-03-23得票数 0
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我正在尝试确定我的数据花费在某个阈值之上的时间量。我有一个SQL值表，如下所示：
其中第一列是日期时间，第二列是值。这是时间序列数据，因此它是一个很大的表，不能更改。我想知道第一个超过阈值的值(例如，它是50 )这是我的开始，最后一个超过阈值的值，也就是结束，以及超过阈值的持续时间。
在我的数据示例中，开始时间为9/20/2019 19:18，结束时间为9/20/2019 19:46，持续时间为28分钟。
由于项目的要求，这需要在一条sql语句中编写。我只是想知道这是否可能，以及如何做到这一点。谢谢!
浏览 1提问于2019-11-02得票数 0
1回答
我正在使用spark dataframe从NOSQL数据库中读取数据。由于在databricks中加载最多40MB的数据是有限制的，我正在寻找一个解决方案来限制数据。我尝试过使用limit()或take()选项，但这两个选项都给我一个错误，因为它们先读取整个数据，然后再读取限制。 当读取本身时，它会抛出一个错误，有没有什么方法可以在读取整个数据集之前限制数据？我们过滤了数据，只取了两列，但这个数据仍然很大。 ReadData = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").option("uri&#
浏览 25提问于2019-10-18得票数 0
关于按列划分的数据集的读取效率，是否存在以下差异： // (1) read all dataset then filter
spark.read.parquet("/root/path").filter(col("mycolumn") === 42) 和 // (2) read directly the required data subset
spark.read.option("basePath", "/root/path").parquet("/root/path/mycolumn=42") 我是在这样一
浏览 23提问于2020-09-25得票数 0
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1回答
我有这样的数据
+-------+------------------------+
|key | data|
+-------+------------------------+
| 61|[a -> b, c -> d, e -> f]|
| 71|[a -> 1, c -> d, e -> f]|
| 81|[c -> d, e -> f] |
| 91|[x -> b, y -> d, e -> f]|
| 11|[a -&
浏览 1提问于2020-04-09得票数 1
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我对下面这段代码有问题：
def skewTemperature(cloudantdata,spark):
return spark.sql("""SELECT (1/count(temperature)) * (sum(POW(temperature-%s,3))/pow(%s,3)) as skew from washing""" %(meanTemperature(cloudantdata,spark),sdTemperature(cloudantdata,spark))).first().skew
meanTemperature和
浏览 2提问于2017-09-06得票数 1
目的:实现此查询 select *,
case when new_x != x or new_y != y then 'some_status_change' else cdc_status end as cdc_status
from dataframe where cdc_status = 'noUpdateRequired' 我正在尝试使用pyspark(3.0.0)和spark(2.4.4)来实现这个逻辑，我现在有这个 df = df.withColumn("cdc_status",
浏览 100提问于2021-05-06得票数 0
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1回答
我们都知道拼花是面向列的，所以我们只能得到我们想要的列，减少IO。
但是，如果拼花文件存储在HDFS中，应该先下载整个文件，然后在本地应用列筛选器吗？
例如，如果我们使用spark从HDFS/Hive读取一个拼花列：
spark.sql("select name from wide_table")
不过，我们必须下载整个拼花文件，对吗？
或者我们可以在网络传输之前对列进行过滤？
浏览 6提问于2022-04-19得票数 0
我通读了spark structured streaming文档，我想知道spark structured是如何确定事件已经迟到的？它是否将事件时间与处理时间进行比较？
以上图为例，粗体右箭头线" time“是否代表处理时间？如果是这样
1)这个处理时间是从哪里来的？由于它的流，它是否假设有人可能正在使用具有处理时间戳的上游源，或者spark添加了处理时间戳字段？例如，当阅读来自Kafka的消息时，我们会这样做
Dataset<Row> kafkadf = spark.readStream().forma("kafka").load()
默认情况下
浏览 0提问于2018-02-26得票数 4
我想通过设置epsilon=1e-4而不是设置numIterations来训练火花上的K均值模型。在火花壳中，我输入：
val model = KMeans.train(trainRDD, numClusters=8, runs=30, initializationMode="k-means||",epsilon=1e-4)
但是，错误信息如下所示：
scala> val model = KMeans.train(trainRDD, numClusters=8, runs=30, initializationMode="k-means||",epsilon
浏览 0提问于2016-01-11得票数 0
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1回答
我使用窗口函数与大窗口与火花2.4.4，例如。
Window
.partitionBy("id")
.orderBy("timestamp")
在我的测试中，我有大约70个不同的ID，但是我可能有20万行的ID。WIth没有进一步的配置，我必须为我的执行程序分配大量内存以避免这个OOM：
org.apache.spark.memory.SparkOutOfMemoryError: Unable to acquire 16384 bytes of memory, got 0
at org.apache.spark.memory.MemoryConsumer
浏览 6提问于2020-01-15得票数 4
data = [[12, 112, 14],
[120, 112, 114],
[88, 92, 74],
[17, 118, 133],
[19, 19, 14],
[11, 12, 14]]
columns = ['Subject_1', 'Subject_2', 'Subject_3']
dataframe = spark.createDataFrame(data, columns)
dataframe.show()
# +---------+---------
浏览 4提问于2022-10-18得票数 1
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我正在尝试将数据从Delta加载到pyspark dataframe。
path_to_data = 's3://mybucket/daily_data/'
df = spark.read.format("delta").load(path_to_data)
现在，基础数据按日期划分为
s3://mybucket/daily_data/
dt=2020-06-12
dt=2020-06-13
...
dt=2020-06-22
是否有一种方法可以优化，给定：
只需要特定的日期范围，列的子集只需要
目前，我尝试的方法是：
df.re
浏览 2提问于2020-06-23得票数 4
1回答
我使用Spark查询以Hive格式存储的ORC格式的数据。
当我对提供给spark.sql(query)的查询运行explain命令时，我看到以下查询计划：
== Physical Plan ==
*Project [col1, col2, col3]
+- *Filter (....)
+- HiveTableScan [col1, col2, col3, ...col50]
正如我所理解的，它从Hive中查询所有50列，只有这样，火花和后置词中的筛选才只选择实际需要的列。
是否有可能将所需的列直接推倒到蜂巢中，这样它们就不会一直加载到Spark？
浏览 1提问于2019-09-06得票数 2
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在Spark中读取ORC文件时，如果在路径中指定分区列，则该列将不会包含在数据集中。例如，如果我们有
val dfWithColumn = spark.read.orc("/some/path")
val dfWithoutColumn = spark.read.orc("/some/path/region_partition=1")
那么dfWithColumn将有一个region_partition列，但dfWithoutColumn没有。我如何指定要包含所有列，即使它们已分区？
我在scala上使用的是spark 2.2。
EDIT:这是一个可重用的S
浏览 1提问于2018-09-13得票数 5
我通过扩展AbstractLoggingActor实现了actors。但不知何故，akka日志只被写入控制台，而不是日志文件，并且没有抛出错误。
我在akka中尝试了各种配置，使用的akka-slf4j版本与实际的akka版本相同，但没有帮助。我附加原始的pom配置，我最初使用。
logback.xml
<appender name="fileAppender" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
<file>/opt/Corp-Async-Job-Processor/logs/co
浏览 12提问于2017-12-26得票数 0
2回答
我有以下代码：
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("My app")
.setMaster("local[4]")
.set("spark.executor.memory", "2g")
.set("spark.driver.allowMultipleContexts", "true");
JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingCont
浏览 3提问于2016-02-23得票数 1
1回答
我正在使用partitionBy()在Spark中进行散列分区。但是该应用程序接口在RDD class.But中不可用，它显示无法解析在单机上运行的partitionBy() .I am，并且Spark核心版本为1.2。
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}
val sparkConf=new SparkConf();
sparkConf.setAppName("ReduceTest");
sparkConf.setMaster("local[2]");
val
浏览 0提问于2016-04-05得票数 0
我使用Spark-2.4从hadoop读取文件。要求读取修改时间早于某个提供的值的文件。 我偶然看到spark文档中提到了modifiedBefore选项，请参考下面的spark文档Modification Time Path Filters，但我不确定它是否在Spark2.4中可用，如果没有，我如何实现这一点？
浏览 11提问于2021-03-17得票数 0
回答已采纳
我买了一本书--试着学习Spark。在下载它并遵循正确的步骤后，我在加载spark-shell和pyspark时遇到了问题。不知道有没有人能告诉我我需要做些什么才能运行spark-shell或pyspark
这就是我所做的。
我创建了文件夹C:\spark，并将Spark tar中的所有文件放入该文件夹。
我还创建了c：\hadoop，并将winutils.exe放入该文件夹。
执行了以下操作：
> set SPARK_HOME=c:\spark
> set HADOOP_HOME=c:\hadoop
> set PATH=%SPARK_HOME%\bin;%PATH%
浏览 2提问于2018-08-20得票数 2
1回答
我有两张桌子：
具有主键r1的k1。
r2具有辅助密钥k1 (来自r1表)副本授权。
因此，r2可以有几行以k1作为辅助键，因此可以在其上排列和。
示例：
r1 =
(NationalID| Name | Surname | Age)
(9854512| Smith| Ben | 27)
(5454544| Khan | Michel | 29)
(...................)
r2 =
(DrivingPenaltyNumber | NationalID | DrivingPenaltyValue )
(1
浏览 2提问于2016-11-13得票数 0
我有两个初始化为so的pyspark.sql.dataframe.DataFrame对象(通用示例)
df = spark.table(path)
filtered_df = df.filter(df[col1].contains(value))
我可以运行以下代码来确定df中的行数
print(df.count())
这是成功的。
我可以尝试对filtered_df做同样的事情
print(filtered_df.count())
然而，这并不成功。我收到以下错误消息：
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage fai
浏览 1提问于2022-10-19得票数 1
回答已采纳
1回答
在spark中，如何处理损坏的记录？实际上，我正在寻找损坏的记录应该持久化到另一个文件，以供以后审查。模式- DROPMALFORMED选项将从数据集中删除损坏的记录。会有帮助的。
val data = sparkSession.read
.option("mode", "DROPMALFORMED")
.json("file:///C:/finances.json")
浏览 0提问于2018-11-20得票数 0
1回答
我使用了图形框架，现在我正在使用聚合消息。顶点模式是：
|-- id: long (nullable = false)
|-- company: string (nullable = true)
|-- money: integer (nullable = false)
|-- memoryLearned: map (nullable = true)
| |-- key: string
| |-- value: integer (valueContainsNull = false)
如果我试一试：
...
def createMessage(memory: org
浏览 1提问于2018-01-31得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在编写一个查询，以便从表A中获取满足表B中记录的条件的记录。例如：
表A为：
Name Profession City
John Engineer Palo Alto
Jack Doctor SF
表B为：
Profession City NewJobOffer
Engineer SF Yes
我对c表很感兴趣：
Name Profession City NewJobOffer
Jack Engineer SF
浏览 4提问于2016-08-11得票数 3
1回答
https://machinelearningmastery.com/multivariate-time-series-forecasting-lstms-keras/
我试图使用一个略有不同的数据集来遵循本教程的代码，其中预测值为0或1:是否存在某物。我的数据是连续时间序列数据，还有其他连续变量是输入。在大多数情况下，sans列号和名称，我的代码与该教程中的代码几乎相同。然而，我的预测值在情节中如下所示：
📷
在改变这条“密集”线时：
model.add(Dense(1))
转入：
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
以及编译行
浏览 0提问于2020-07-17得票数 0
1回答
我有一个火花笔记本，我在管道的帮助下运行。笔记本电脑是运行良好的手动，但在管道中，它是错误的文件位置。在代码中，我将文件加载到数据帧中。代码中的文件位置是abfss://storage_name/文件夹_name/*，在管道中它采用的是abfss://storage_name/filename.parquet\n
这是错误{ "errorCode"："6002"，“消息”：“不存在路径: abfss://storage_name/filename.parquet\n at org.apache.spark.sql.execution.datasources.Da
浏览 9提问于2022-07-17得票数 0
1回答
我正在尝试使用sql-spark-connecter通过Azure Databricks从Azure SQL拉取数据。我已经在集群上安装了Maven库，并成功地在Databricks上运行此脚本以从示例数据库中拉出： server_name = "jdbc:sqlserver://(removed).database.windows.net"
database_name = (removed)
url = server_name + ";" + "databaseName=" + database_name + ";"
tabl
浏览 14提问于2020-10-15得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个查询(如下所示)，当我运行它时，有时Spark会抛出这个错误-
org.apache.spark.SparkException: Could not execute broadcast in 300 secs. You can increase the timeout for broadcasts via spark.sql.broadcastTimeout or disable broadcast join by setting spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold to -1
1 statement failed.
Execution time
浏览 1提问于2019-09-30得票数 0
2回答
假设我在c++中有下面的数字分布(向量)：
vector 1 vector 2 vector 3
11 4 65
128 6 66
12 4 64
13 4 62
12 5 65
14 5 63
16 7 190
60 3 210
120 4 220
126
浏览 8提问于2013-01-24得票数 1
回答已采纳
我正在使用EMR4.3上的Spark1.6来查询~15 to的数据，这些数据属于一个蜂窝转移区中的一个表(由S3中的压缩拼花文件支持)。对于我的集群，我有一个r3.8×大型主节点和15个r3.8x大型核心节点(3.6TB RAM，9.6TB SSD)。
~15 in数据包含在大约90亿行中。每行有15列存储长度为5-50的字符串，一列包含约30字符串的数组，每个列10-20个字符。数组中只存储了大约100万个唯一字符串。我所要做的就是数数数组列中的唯一字符串，但似乎内存不足，因为我一直在获取：OutOfMemoryError:无法在执行程序上创建新的原生线程。任务由于内存不足错误而失败，执行器
浏览 2提问于2016-10-14得票数 3
1回答
因此，我正在处理的项目要求我读取CSV文件，解析它并找到所需的列，然后将所需的列打印到另一个工作表中。我的部分问题是，我一直在学习VBA，所以一定有一些简单的东西，我错过了。我尝试过许多不同的打印方法，但没有一个像我想要的那样在列中打印。如果有一条线索已经回答了这个问题，我很抱歉，但我找不到。到目前为止，我已经能够读取CSV文件并将所有信息存储到2D数组中。以下是这方面的代码：
i = 0 'This is the x value of the 2d array
'Populate the 2d array with the CSV File Data
Do Until csv
浏览 1提问于2016-09-02得票数 1
回答已采纳
我在Hive中创建了一个带有partitions.The数据的ORC表，使用Apache以ORC格式在HDFS中加载数据。然后在此基础上创建Hive表。分区列是年、月和日。当我试图使用spark读取该表时，我正在使数组脱离绑定异常。请查找下面的代码和错误信息。
代码：
myTable = spark.table("testDB.employee")
myTable.count()
错误：
错误执行器:第10.0阶段(TID 66)任务8.0中的异常java.lang.IndexOutOfBoundsException: toIndex = 47
这个表中的数据类型是字符
浏览 1提问于2019-02-27得票数 0
1回答
为了了解读取的数据量，我一直在阅读关于火花谓词、下推和分区剪枝的文章。我对此有以下疑问
假设我有一个包含(年份: Int，SchoolName: String，StudentId: Int，SubjectEnrolled: String)列的数据集，其中存储在磁盘上的数据按年份和SchoolName进行分区，并在例如蔚蓝数据湖存储处以拼花格式存储。
1)如果我发出一个read spark.read(容器).filter(Year=2019，SchoolName="XYZ")：
将执行分区修剪，并且只读取有限数量的分区？是否会在blob存储上存在I/O，数据将被加载到Spark集
浏览 1提问于2019-09-27得票数 3
回答已采纳
DataSet<Row> a = spark.read().format("com.memsql.spark.connector").option("query", "select * from a");
a = a.filter((row)-> row.x = row.y)
Sring xstring = "...select all values of x from a and make comma separated string"
DataSet<Row> b = spark.read().f
浏览 20提问于2020-02-15得票数 0
回答已采纳
1回答
我试着让在线用户数在Laravel 4。我使用的是Sentry 2与Laravel。用户表中有两个列，分别是last_login和updated_at。我对此感到困惑，因为每次last_login和updated_at列都有相同的值。如何设置新的更新值，在哪个用户操作中，甚至页面重新加载？如果是这样的话，我可以计算出last_login和updated_at之间的时间，这样我就可以轻松地看到在线用户。
还是有一种简单的方法可以在Laravel找到在线用户？
谢谢你的帮助。
浏览 7提问于2015-06-29得票数 1
1回答
我希望在aws中创建警报，以便在服务配额利用率超过服务配额阈值时通知服务配额，而“服务配额”字段是禁用的。
我试图在aws中创建基础设施配额监视警报，但是对于很少的服务配额，我无法创建它。
例如，来自Internet gateways per Region的Amazon VPC禁用了使用字段，在其下没有创建警报选项以及使用图，并且在CloudWatch下没有任何指标--然后是All -> usage >By AWS资源，这是创建使用警报所必需的。()
一些服务配额没有可用的使用细节的原因是什么？以及如何为这些用户创建使用配额警报？
浏览 14提问于2022-11-17得票数 1
我的hdfs结构显示了一个名为"mapped_files“的文件夹，该文件夹中包含几个csv文件-- "mapped_file_1.csv”、"mapped_file_2.csv“、.，如何合并所有这些文件？有可能这些文件没有完全相同的列。例如，当我使用pyspark读取"mapped_file_1.csv“和"mapped_file_2.csv”文件时，它们如下所示：
###mapped_file_1.csv
+----------+---------+---------+--------+-----+-----+-----------+------
浏览 15提问于2022-04-12得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用Apache Zeppelin笔记本使用spark-csv 1将CSV文件加载到Spark数据框中，当加载一个没有值的数值字段时，该行的解析器失败，并且该行被跳过。
我原本希望行被加载，数据帧中的值加载行，并将值设置为NULL，这样聚合就会忽略该值。
%dep
z.reset()
z.addRepo("my-nexus").url("<my_local_nexus_repo_that_is_a_proxy_of_public_repos>")
z.load("com.databricks:spark-csv_2.10:1.1.0
浏览 4提问于2015-07-21得票数 6
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