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Intellij是进行scala开发的一个非常好用的工具，可以非常轻松查看scala源码，当然用它来开发Java也是很爽的，之前一直在用scala ide和eclipse，现在换成intellij简直好用到飞起，但是有些人不知道怎么用intellij去创建一个spark项目，这里介绍两种 1、选择File-new Project-Java-Scala,这里scala版本是2.11.8 2 .之后一路点击next，直到finish，创建完的项目见下图，这时候已经可以创建scala文件了，接下来就可以添加spark相关的jar包了，从官网下载http://spark.apache.org/downloads.html，我这里用的是spark-2.2.1-bin-hadoop2.7，你可以根据自己需要选择相应的版本，下载完压缩包后解压 3 . 选择File-Project Structure-Libraries,点击+，选择Java，选择之……

方法一：用pandas辅助 from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext import pandas as pd sc = SparkContext()sqlContext=SQLContext(sc) df=pd.read_csv(r'game-clicks.csv') sdf=sqlc.createDataFrame(df) 方法二：纯spark from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContextsc = SparkContext()sqlContext = SQLContext(sc)sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load('game-clicks.csv') 以上这篇pyspark 读取csv文件创建DataFrame的两种方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持码农之家。 ……

一种方法： File -- Default Setting -- 选中Project Interpreter中的一个python版本--点击右边锯齿形图标(设置)--选择more--选择刚才选中的那个python版本--点击最下方编辑(也就是增加到这个python版本下)--点击➕--选中spark安装目录下的python目录--一路OK。 再次在python文件中写入如下 from pyspark import SparkConf 如果上一种不管用，则采用下一种。 With PySpark package (Spark 2.2.0 and later) 另一种操作方法： 1.Go to File - Settings - Project Interpreter 2.Click on install button and search for PySpark 第三种方法（需要先下载spark安装包）： 下载spark安装包，将spark主目录中python目录中的pyspark目录拷贝到 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/sit……

如何导入数据 数据可能有各种格式，虽然常见的是HDFS，但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB，所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。 当然，首先你需要在自己电脑上安装spark环境，简单说下，在这里下载spark，同时需要配置好JAVA，Scala环境。 这里建议使用Jupyter notebook，会比较方便，在环境变量中这样设置 PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS=notebook ./bin/pyspark 如果你的环境中有多个Python版本，同样可以制定你想要使用的解释器，我这里是python36，根据需求修改。 PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python36 pyspark对mongo数据库的基本操作 (• . •) 有几点需要注意的： 不要安装最新的……

前言 最近一段时间都在处理电影领域的数据, 而电影票房预测是电影领域数据建模中的一个重要模块, 所以我们针对电影数据做了票房预测建模. 前期工作 一开始的做法是将这个问题看待成回归的问题, 采用GBDT回归树去做. 训练了不同残差的回归树, 然后做集成学习. 考虑的影响因子分别有电影的类型, 豆瓣评分, 导演的 影响力, 演员的影响力, 电影的出品公司. 不过预测的结果并不是那么理想, 准确率为真实值的0.3+/-区间情况下的80%, 且波动性较大, 不容易解析. 后期的改进 总结之前的失败经验, 主要归纳了以下几点: 1.影响因子不够多, 难以建模 2.票房成绩的区间较大(一百万到10亿不等),分布不均匀, 大多数……