尝试比较两个pyspark数据框的架构时遇到了一个问题。
如果我使用<code>df1.schema == df2.schema</code>，它
我正在使用Spark SQL 2.4.3，并且尝试创建一个月日期的时间序列，例如：
<code>class MainApp extends Statele
<pre><code>mock_data = [('TYCO', ' 1303','13'),('EMC', ' 120989 ','123'), ('VOLVO 
我无法将表格保存到几种不同的来源中。<br/>
我尝试了以下方法：
<ul>
<li> <code>dataset.toPandas().to_csv(
我很好奇Spark如何使用<code>get_json_object</code>方法运行，以及我是否正确使用它。假设我有一列<code>data</co
我的问题与内部sprak中的内存管理和GC有关。
如果我要创建一个RDD，它将在我的Executor内存中保留多
我有一个具有以下架构的数据框：
<pre><code>root
|-- Id: long (nullable = true)
|-- LastUpdate: string (nullable = tru
我正在使用<strong> spark scala </strong>。我要加入两个数据框，并从第一列中选择所有列，然后从第二
我有一个如下的Pyspark数据框：
<pre><code>+---------+--------+-------+------+--------------+-------------+----------+
|
我需要根据postgresql表中的列值获取文档。
背景：<br/>
我查询了2个表以检索Harmonized的记录，其中Ori
<pre><code>%sql
MERGE INTO Employee as t
USING updates as s
ON s.Position = t.Position
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET
name=s.name,
age=
我有一些发货记录。
记录集具有列<code>container_no</code>，<code>origin</code>，<code>destination</code>，<code>shipment
我有一个<code>csv</code>文件，其中包含大量列。我想使用<code>spark</code>从该文件中仅加载一列。
我
我正在尝试在PySpark中建立模型，显然我在做很多错误的事情。
我要做的事情：
我有一个产品
我正在尝试使用pyspark读取Azure云订阅中可用的postgreSQL表，但出现以下错误。我知道当我们使用加载功能
我，我已经从MongoDB上存储的集合中创建了一个RDD，现在我想应用一些过滤器，例如，过滤空行。
<pre>
我有json文件结构，如下所示。在pyspark中，每次调用json文件的结构都会改变，我们如何处理扁平化的任
我有一个如下所示的RDD：
[（'2018'，
'一月'，
'星期六'，
'08：45 pm'，
'01'，
'0'，
“汽车-轿车”，
我正在使用Vegas库在Jupyter Notebook中的Spark中使用Scala进行简单的可视化实验。
我已经成功安装了Almon
<pre><code>from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
sal_df = spark.createDataFrame([100,200,300], &#
