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HashPartitioning数据帧以在PySpark中的连接期间实现联合分区

为了实现#2，我应该尝试通过对两个数据帧的键进行共同分区，尽可能减少混洗。为了改进我的加入，我首先对event_type进行过滤，以缩小两个数据帧上的数据范围。然后我在day和event_id上执行实际的连接。我读到repartition在指定的列上实现了哈希分区。我将数据帧保存到磁盘上，还包括一个partitionBy，以便在过滤/分组操作上获得更好的性能。我甚至不确定同时使用repartition和partitionBy是正确的方法。当我从磁盘重新读取拼花地板文件时，使用repartition()的初

在Spark Web UI中检查FAIR调度程序的池统计信息的位置

我看到我的Spark应用程序正在使用FAIR调度程序：但我无法确认它是否使用了我设置的两个池。下面是我在PySpark中实现的线程函数我以为“阶段”菜单应该显示游泳池信息，但我没有看到。这是否意味着游泳池设置不正确，还是我看错了地方？我在EMR6.9.0之上使用PySpark3.3.0

Delta Live表完全刷新时不允许架构更改

我有一个简单的DeltaLiveTables管道，它将多个csv文件从cloudFiles流式读取到发布到蜂巢元存储的Delta表中。我有两个要求使我的情况更加复杂/独特：由于csv文件的格式，我需要将skipRows参数用于autoLoader。这需要使用Databricks运行时的预览通道。source我需要将表columnMapping.mode属性设置为name，因为csv数据的列名中包含Delta/Parquet本机不允许的字符。一旦发生，即使在常规运行中，也会发生相同的错误。如有任何帮助，将不

regexp_extract返回不期望的结果

测试代码：返回：正如你从上面看到的，标题中的2个给出了错误的结果。1013BriarLane是正确的，因为它没有返回任何内容，因为1013不是年份这是我的代码：在标题子字符串中获取正确的年份

尝试在同一pyspark结构化流作业中写入和读取增量表。可以'；看不到数据

PySpark作业是否可以在增量表中写入，并在同一代码中从该表中读取？使用以下命令运行代码时不会出错。我正在尝试将我要刷新到Kafka的数据可视化到Delta表中，以确保数据流动良好，底层组件也工作良好。即使向我的主题发送了流量，我也可以看到一个空表。任何形式的帮助都会有帮助。

当将JSON文件读入Spark时,python – _corrupt_record错误

我有这个JSON文件这是使用Pythonjson.dump方法获得的.现在,我想使用pyspark将此文件读入Spark中的DataFrame.以下文档,我在这样做sc=SparkContext()sqlc=sqlContextdf=sqlc.read.jsonprintdf.show()打印声明：任何人都知道发生了什么,为什么不正确地解释文件？

pyspark自定义UDAF函数调用报错问题解决

这篇文章主要为大家介绍了pyspark自定义UDAF函数调用报错问题解决，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪