python - sparkcontext - pyspark EOFError después de llamar al mapa

spark python example

Question

Soy nuevo en spark & ​​pyspark.

Estoy leyendo un pequeño archivo csv (~ 40k) en un marco de datos.

from pyspark.sql import functions as F
df = sqlContext.read.format(''com.databricks.spark.csv'').options(header=''true'', inferschema=''true'').load(''/tmp/sm.csv'')
df = df.withColumn(''verified'', F.when(df[''verified''] == ''Y'', 1).otherwise(0))
df2 = df.map(lambda x: Row(label=float(x[0]), features=Vectors.dense(x[1:]))).toDF()

Me sale un error extraño que no ocurre todas las veces, pero ocurre con bastante frecuencia

>>> df2.show(1)
+--------------------+---------+
| features| label|
+--------------------+---------+
|[0.0,0.0,0.0,0.0,...|4700734.0|
+--------------------+---------+
only showing top 1 row
>>> df2.count()
41999
>>> df2.show(1)
+--------------------+---------+
| features| label|
+--------------------+---------+
|[0.0,0.0,0.0,0.0,...|4700734.0|
+--------------------+---------+
only showing top 1 row
>>> df2.count()
41999
>>> df2.show(1)
Traceback (most recent call last):
File "spark-1.6.1/python/lib/pyspark.zip/pyspark/daemon.py", line 157, in manager
File "spark-1.6.1/python/lib/pyspark.zip/pyspark/daemon.py", line 61, in worker
File "spark-1.6.1/python/lib/pyspark.zip/pyspark/worker.py", line 136, in main
if read_int(infile) == SpecialLengths.END_OF_STREAM:
File "spark-1.6.1/python/lib/pyspark.zip/pyspark/serializers.py", line 545, in read_int
raise EOFError
EOFError
+--------------------+---------+
| features| label|
+--------------------+---------+
|[0.0,0.0,0.0,0.0,...|4700734.0|
+--------------------+---------+
only showing top 1 row

Una vez que se haya generado EOFError, no lo volveré a ver hasta que haga algo que requiera interactuar con el servidor de chispa.

Cuando llamo a df2.count () muestra que el indicador [Etapa xxx], que es lo que quiero decir con eso, va al servidor de chispa. Cualquier cosa que se dispare que parezca que finalmente termine dándole a EOFError nuevamente cuando hago algo con df2.

No parece que suceda con df (vs. df2), así que parece que debe ser algo que sucede con la línea df.map ().

Answer 1

¿Puedes por favor intentar hacer un mapa después de convertir el marco de datos en rdd? Está aplicando la función de mapa en un marco de datos y luego de nuevo creando un marco de datos a partir de eso. La sintaxis sería como

df.rdd.map().toDF()

Por favor, déjeme saber si funciona. Gracias.

Answer 2

Creo que estás ejecutando Spark 2.x y superior. Debajo del código debe crear su marco de datos desde csv:

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("csvfile.csv")

entonces puedes tener el siguiente código:

df = df.withColumn(''verified'', F.when(df[''verified''] == ''Y'', 1).otherwise(0))

y luego puedes crear df2 sin Fila y toDF ()

Avíseme si esto funciona o si está utilizando Spark 1.6 ... gracias.