解释一下这个代码spark = SparkSession.builder.master('local[2]').appName('WeatherPrediction_master01').getOrCreate() df_train = spark.read.csv("hdfs://master:9000/src_data/DClimateTrain.csv",inferSchema=False,header=True,encoding='gbk') df_test = spark.read.csv("hdfs://master:9000/src_data/DClimateTest.csv",inferSchema=False,header=True,encoding='gbk')

时间: 2023-06-08 07:04:53 浏览: 191
这段代码是用 SparkSession 构建了一个名为 "WeatherPrediction_master01" 的本地运行模式，并读入了两个文件 "DClimateTrain.csv" 和 "DClimateTest.csv"，分别存储在名为 df_train 和 df_test 的 DataFrame 中。inferSchema 和 header 参数分别表示是否自动推断数据类型和是否有表头，encoding 参数表示文件编码格式为 gbk。
相关问题

spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate()

这段代码是使用 Spark 构建一个本地的 SparkSession，用于启动一个 Spark 应用程序并分析降雨数据。其中： - `SparkSession` 是 Spark 2.0 引入的新的入口点，用于创建 DataFrame、执行 SQL 查询等操作。 - `builder` 方法用于创建一个 Builder 对象，用于设置 SparkSession 的各种参数。 - `master("local")` 设置 Spark 应用程序的运行模式为本地模式，也就是在本地运行 Spark 集群。 - `appName("passed_rain_analyse")` 设置应用程序的名称为 "passed_rain_analyse"。 - `getOrCreate()` 用于获取一个已存在的 SparkSession 或创建一个新的 SparkSession。 这段代码的作用是为后续的降雨数据分析提供一个 Spark 运行环境，其中，"passed_rain_analyse" 是应用程序的名称，"local" 表示运行模式为本地模式。

spark = SparkSession.builder \ .master("local[*]") \ .appName("PySpark ML")\ .getorCreate()

As an AI language model, I don't have the ability to create a Spark Session or run PySpark code. However, I can explain what the PySpark code you provided does. The code initializes a SparkSession object using the builder method of the SparkSession class. The master argument specifies the URL of the cluster manager to connect to, and "local[*]" means to run Spark locally with as many worker threads as available cores. The appName argument specifies the name of the application. Finally, the getOrCreate() method returns an existing SparkSession or creates a new one if none exists.
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"这篇文章主要探讨如何在使用JavaScript的window.close()...这段代码提供了一个示例，展示了如何针对IE和其他浏览器实现这一目标，但请注意，随着浏览器的更新和标准的演变，这种方法可能需要适时更新以保持兼容性。

def passed_rain_analyse(filename): # 计算各个城市过去24小时累积雨量 print("开始分析累积降雨量") # spark = SparkSession.builder.master("spark://master:7077").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() # spark = SparkSession.builder.master("local[4]").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() df = spark.read.csv(filename, header=True) df_rain = df.select(df['province'], df['city_name'], df['city_code'], df['rain1h'].cast(DecimalType(scale=1))).filter(df['rain1h'] < 1000) # 筛选数据，去除无效数据 df_rain_sum = df_rain.groupBy("province", "city_name", "city_code").agg(F.sum("rain1h").alias("rain24h")).sort( F.desc("rain24h")) # 分组、求和、排序 df_rain_sum.cache() df_rain_sum.coalesce(1).write.csv("file:///home/lee/lab5/passed_rain_analyse.csv") # spark.catalog.refreshTable(filename) print("累积降雨量分析完毕！") return df_rain_sum.head(20)

这段代码使用了PySpark进行对城市过去24小时累积雨量的分析，具体解释如下： 1. 首先，定义了一个名为passed_rain_analyse的函数，并接受一个文件名作为参数，用于读取数据文件。 2. 创建了一个SparkSession对象...

var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv" val spark = SparkSession.builder() .appName("to_dataframe") .master("local") .getOrCreate()

根据您提供的代码片段，我可以看到您正在使用Spark读取一个CSV文件并将其加载到DataFrame中。但是，您并没有提供任何关于HBase连接的代码，因此我无法判断您是否成功连接了HBase。 如果您想要将DataFrame中的数据...

val spark = SparkSession .builder() .appName("test1") .master("local") .getOrCreate() 这是什么意思

在这段代码中，我们首先调用SparkSession.builder()方法来创建一个构建器对象，然后使用.appName()方法为Spark应用程序指定一个名称（在这个例子中是"test1"）。接下来，.master()方法用于指定Spark集群的URL...

spark =SparkSession.builder().appName

SparkSession.builder()是Apache Spark库中的一个构建工具，用于创建一个新的SparkSession实例。appName是一个设置应用程序名称的方法，当你创建SparkSession时，这个名称会被记录在日志中，便于识别和调试。...

检查一下这段代码import pandas as pd import numpy as np if __name__ == '__main__': spark = SparkSession.builder.\ appName("test").\ master("local[*]").\ getOrCreate() sc = spark.sparkContext pf = pd.DataFrame({'id':[1,2,3], 'name':'lala', 'lili':'cici', 'age':[22,33,20]}) df = spark.createDataFrame(pf) df.printSchema() df.show()

- spark = SparkSession.builder.\ appName("test").\ master("local[*]").\ getOrCreate(): create a SparkSession object with the app name "test" and set the master to run locally using all available ...

val sparkSession = SparkSession.builder() .appName("CreateDataFrame") .master("local[2]") .getOrCreate()

在这个代码中，我们首先使用 builder() 方法创建了一个 SparkSession.Builder 对象，然后使用 appName() 方法给 Spark 应用程序命名，使用 master() 方法指定 Spark 应用程序运行的模式，这里是本地模式，使用...

spark = SparkSession.builder.master("local").appName("number").getOrCreate() df= spark.read.csv(filename,header = True,encoding='utf-8') df_number = df.select(df['dz'].cast(DecimalType(scale=1))) #筛选数据，去除无效数据 df_number = df_number.sort(F.desc("dz")) # 排序 df_number.cache() df_number.show() df_number.coalesce(1).write.csv("file:///usr/local/spark/code/12.csv") return df_number.head(10)

其中，SparkSession.builder.master("local").appName("number").getOrCreate()是创建SparkSession对象，df= spark.read.csv(filename,header = True,encoding='utf-8')是读取CSV文件并生成DataFrame对象，df....

def passed_temperature_analyse(filename): print("开始分析气温") # spark = SparkSession.builder.master("spark://master:7077").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() # spark = SparkSession.builder.master("local[4]").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() df = spark.read.csv(filename, header=True) df_temperature = df.select( # 选择需要的列 df['province'], df['city_name'], df['city_code'], df['temperature'].cast(DecimalType(scale=1)), F.date_format(df['time'], "yyyy-MM-dd").alias("date"), # 得到日期数据 F.hour(df['time']).alias("hour") # 得到小时数据 ) # 筛选四点时次 # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2,4,6,8])) df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2, 8, 14, 20])) # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24])) df_avg_temperature = df_4point_temperature.groupBy("province", "city_name", "city_code", "date").agg( F.count("temperature"), F.avg("temperature").alias("avg_temperature")).filter("count(temperature) = 4").sort( F.asc("avg_temperature")).select("province", "city_name", "city_code", "date", F.format_number('avg_temperature', 1).alias("avg_temperature")) df_avg_temperature.cache() avg_temperature_list = df_avg_temperature.collect() df_avg_temperature.coalesce(1).write.json("file:///home/lee/lab5/passed_temperature.json") print("气温分析完毕") return avg_temperature_list[0:10] # 最低的10个

这是一个使用Spark进行气温分析的Python函数。函数接收一个文件名作为参数，然后读取该文件中的数据，对数据进行处理，最后返回气温最低的10个城市的信息。 函数首先创建一个SparkSession对象，用于与Spark集群进行...

完善如下代码:import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession} object First_Question { case class Student(name:String,age:String,sex:String) def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("First_Question") .master("local[*]") .getOrCreate() val rdd: RDD[String] = spark.sparkContext.parallelize(List("张三,20,男", "李四,22,男", "李婷,23,女","赵六,21,男")) val temp: RDD[Student] = rdd.map(s => { val split_rdd: Array[String] = s.split(",") Student(split_rdd(0), split_rdd(1), split_rdd(2)) }) import spark.implicits._ // DataFrame 源数据 val dataFrame: DataFrame = temp.toDF() spark.stop() } }

.master("local[*]") .getOrCreate() val rdd: RDD[String] = spark.sparkContext.parallelize(List("张三,20,男", "李四,22,男", "李婷,23,女", "赵六,21,男")) val temp: RDD[Student] = rdd.map(s => { ...

def main(args: Array[String]): Unit = { // case class sex(userid:String,movieid:String,schema:String,sex:String,zhiye:String,pingfen:String) //1.创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("boke2") .master("local[2]") .getOrCreate()什么意思

这段代码是Scala语言中的一段Spark代码，它的功能是创建一个SparkSession对象，用于连接Spark集群并进行数据处理。具体解释如下： 1. def main(args: Array[String]): Unit = {：定义了一个main函数，入参为一...

import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame} // 创建 SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("DataFrameFilterExample") .master("local") .getOrCreate() // 创建一个示例 DataFrame val data = Seq( ("Alice", 25, "F"), ("Bob", 30, "M"), ("Charlie", 35, "M"), ("Diana", 28, "F") ) val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age", "gender") // 使用 filter 方法进行过滤 val filteredDF: DataFrame = df.filter(substr(df("name"), 1, 2) === "Ch" && df("age") === 35) // 显示过滤后的结果 filteredDF.show()

你的代码看起来很不错！这段代码将演示如何使用 ...如果 DataFrame 中满足这两个条件的行是存在的，那么运行以上代码将输出满足条件的行。如果没有满足条件的行，将不会有输出。 如果你有任何其他问题，请随时提问！

分析代码package analyse import org.apache.spark.sql.SparkSession object BasicAnaylse { val spark=SparkSession.builder() .appName("BasicAnalyse") .master("local[*]") .enableHiveSupport() .getOrCreate() spark.sparkContext.setLogLevel("WARN") def main(args: Array[String]): Unit = { val tableName = Array("media_index","mediamatch_userevent","mediamatch_usermsg","mmconsume_billevents","order_index") var i = ""; for ( i<-tableName){ Analyse(i) } } def Analyse(tableName:String):Unit={ val data = spark.table(tableName = "user_project."+tableName) println(tableName+"表数据:"+data.count()) println(tableName+"表字段为空数:"+(data.count()-data.select("phone_no").na.drop().count)) } }

2. 创建了一个BasicAnalyse对象，并定义了SparkSession对象spark，用于连接Spark集群和设置日志级别为WARN。 3. 在main函数中，定义了一个包含5个表名的数组tableName，并使用for循环遍历该数组，依次调用Analyse...

解释下列代码package sparkML import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, KMeansModel} import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, Tokenizer} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} object Kmeans { case class Product(id: String, wd: String, jd: String, sjc: String, jyje: String) def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("TFIDF@2") .master("local[3]") .getOrCreate() import spark.implicits._ val product = spark.sparkContext.textFile("data/data.txt").map { x => val data = x.split(",") Product(data(0), data(1), data(2), data(3), data(4)) }.toDS().cache() product.createOrReplaceTempView("data") val products: DataFrame = spark.sql("select id, concat_ws(',',collect_set(jyje)) as jyje from data group by id") val productData = new Tokenizer().setInputCol("jyje").setOutputCol("productWords").transform(products) val tfData = new HashingTF().setNumFeatures(20).setInputCol("productWords").setOutputCol("productFeatures").transform(productData) val idfModel = new IDF().setInputCol("productFeatures").setOutputCol("features").fit(tfData) val idfData = idfModel.transform(tfData) val trainingData = idfData.select("id", "features") val kmeans = new KMeans() .setK(4) .setMaxIter(5) .setFeaturesCol("features") .setPredictionCol("prediction") val kmeansModel = kmeans.fit(trainingData) val kmeansData = kmeansModel.transform(trainingData) kmeansData.show() } }

这段代码是一个使用Spark ML库实现KMeans聚类算法的示例。代码中定义了一个名为Product的case class，表示一个产品的属性集合。代码中首先使用SparkContext的textFile方法读取数据文件，然后使用map方法将每行数据...

package anaylse import org.apache.spark.sql.SparkSession object BasicAnaylse { val spark=SparkSession.builder().appName("BasicAnalyse") .master("local[*]") 注释其中重要部分的意思 .enableHiveSupport() .getOrCreate() // spark.sparkContext.setLogLevel("WARN") def main(args: Array[String]): Unit = { //探索每个表中的重复记录表和空值记录数 val tableName = Array("media_index","mediamatch_userevent","mediamatch_usermsg","mmconsume_billevents","order_index") var i = ""; for(i<-tableName){ Analyse(i) } // val mediamatch_userevent = spark.table("user_project.mediamatch_userevent") // mediamatch_userevent.show(false) } def Analyse(tableName:String): Unit ={ val data = spark.table("user_project."+tableName) print(tableName+"表数据："+data.count()) print(tableName+"表phone_no字段为空数："+(data.count()-data.select("phone_no").na.drop().count)) } }

这段代码是一个基本的数据分析程序，使用 Apache Spark SQL 的 SparkSession 类来创建一个 Spark 应用程序。它的主要作用是对指定的表进行分析，包括查找重复记录表和空值记录数。其中重要的部分是： - appName(...

package com.tipdm.scalaDemo import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().master("local[2]").appName("wordcount").getOrCreate() val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount") val sc = new SparkContext(conf) val file1 = sc.textFile("/opt/data/file1.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val file2 = sc.textFile("/opt/data/file2.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val file3 = sc.textFile("/opt/data/file3.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val two = file1.join(file2) val three = file3.join(two) var idx = 0 import org.apache.spark.HashPartitioner val res = three.filter(_.trim().length > 0).map(num => (num.trim.toInt, "")).partitionBy(new HashPartitioner(1)).sortByKey().map(t => { idx += 1 (idx, t._1) }).collect.foreach(x => println(x._1 + "%t" + x._2)) } }报错原因

根据你提供的代码，错误可能是由于文件路径不正确、文件格式不正确、文件中的数据类型不正确等原因引起的。你可以检查以下几个方面： 1. 确保文件路径正确，可以使用绝对路径或者相对路径，例如"/opt/data/file1....

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宠物控制台应用程序：Java编程实践与反思

资源摘要信息:"宠物控制台：统一编码练习" 本节内容将围绕PetStore控制台应用程序的开发细节进行深入解析，包括其结构、异常处理、toString方法的实现以及命令行参数的应用。 标题中提到的“宠物控制台：统一编码练习”指的是创建一个用于管理宠物信息的控制台应用程序。这个项目通常被用作学习编程语言（如Java）和理解应用程序结构的练习。在这个上下文中，“宠物”一词代表了应用程序处理的数据对象，而“控制台”则明确了用户与程序交互的界面类型。 描述部分反映了开发者在创建这个控制台应用程序的过程中遇到的挑战和学习体验。开发者提到，这是他第一次不依赖MVC RESTful API格式的代码，而是直接使用Java编写控制台应用程序。这表明了从基于Web的应用程序转向桌面应用程序的开发者可能会面临的转变和挑战。 在描述中，开发者提到了关于项目结构的一些想法，说明了项目结构不是完全遵循约定，部分结构是自行组合的，部分是从实践中学习而来的。这说明了开发者在学习过程中可能会采用灵活的编码实践，以适应不同的编程任务。 异常处理是编程中的一个重要方面，开发者表示在此练习中没有处理异常，而是通过避免null值来“闪避”一些潜在的问题。这可能表明开发者更关注于快速原型的实现，而不是在学习阶段就深入处理异常情况。虽然这样的做法在实际项目中是不被推荐的，但它可以帮助初学者快速理解程序逻辑。 在toString方法的实现上，开发者明确表示该方法并不遵循常规的约定，而是为了让控制台读数更易于人类阅读，这表明开发者在这个阶段更注重于输出结果的可读性，而不是遵循某些严格的编程习惯。 最后，开发者谈到了希望包括一些命令行参数来控制数据输出，但因为这不是最小可行性产品（MVP）的一部分，所以没有实现。在Java等语言中，使用命令行参数是控制应用程序行为的常见做法，通常通过解析`main`方法的`args`参数来实现。 标签中提到的"Java"是本练习的主要编程语言。Java是一种广泛使用的通用编程语言，它特别适合于大型系统开发。Java编写的控制台应用程序能够跨平台运行，因为Java虚拟机（JVM）为它提供了跨平台的兼容性。 从提供的文件名称列表“pet-console-develop”可以推测出，这个文件夹可能包含了所有与开发PetStore控制台应用程序相关的源代码、文档和其他资源。由于开发者提到的是“练习”，可以推断这是一个用于学习和实验的项目，而非一个完整的商业软件。 总结以上分析，PetStore控制台应用程序是一个用于教学目的的Java项目，它提供了对于控制台应用程序结构、异常处理、方法重写以及命令行参数使用等方面的实践学习。这个练习可以帮助初学者或经验较少的开发者学习如何构建简单的桌面应用程序，并逐步理解更多的编程概念。