すみません。今日、PysparkでsqlContextを使用してDataFrameを作成する方法についてプログラムを実行したいと思います。結果はAttributeErrorです。これは、「AttributeError: 'NoneType'オブジェクトには属性 'sc'がありません」です。私のコンピューターはwin7で、sparkのバージョンは1.6.0、APIはpython3です。私は何度かグーグルを持っていて、Spark Python APIドキュメントを読みましたが、問題を解決できません。だから私は見ますあなたの助けに。
私のコードは次のとおりです。
#python version is 3.5
sc.stop()
import pandas as pd
import numpy as np
sc=SparkContext("local","app1"
data2=[("a",5),("b",5),("a",5)]
df=sqlContext.createDataFrame(data2)
そしてその結果は次のとおりです。
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-030b8faadb2c> in <module>()
5 data2=[("a",5),("b",5),("a",5)]
6 print(data2)
----> 7 df=sqlContext.createDataFrame(data2)
D:\spark\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\python\pyspark\sql\context.py in createDataFrame(self, data, schema, samplingRatio)
426 rdd, schema = self._createFromRDD(data, schema, samplingRatio)
427 else:
--> 428 rdd, schema = self._createFromLocal(data, schema)
429 jrdd = self._jvm.SerDeUtil.toJavaArray(rdd._to_Java_object_rdd())
430 jdf = self._ssql_ctx.applySchemaToPythonRDD(jrdd.rdd(), schema.json())
D:\spark\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\python\pyspark\sql\context.py in _createFromLocal(self, data, schema)
358 # convert python objects to sql data
359 data = [schema.toInternal(row) for row in data]
--> 360 return self._sc.parallelize(data), schema
361
362 @since(1.3)
D:\spark\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\python\pyspark\context.py in parallelize(self, c, numSlices)
410 [[], [0], [], [2], [4]]
411 """
--> 412 numSlices = int(numSlices) if numSlices is not None else self.defaultParallelism
413 if isinstance(c, xrange):
414 size = len(c)
D:\spark\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\python\pyspark\context.py in defaultParallelism(self)
346 reduce tasks)
347 """
--> 348 return self._jsc.sc().defaultParallelism()
349
350 @property
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'sc'
私は実際に「sc」を作成したので非常にファジングしていますが、なぜ「 'NoneType'オブジェクトに属性 'sc'がありません」のエラーが表示されるのですか?
これは機能するはずです(私が想像するsc作成の最後に ')'が欠落しているコードを除いて)。次のようにscを作成してみてください。
conf = SparkConf().setAppName("app1").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)
ところで、sc.stopは、すでにsparkコンテキストがあることを意味します。これは、pysparkを使用した場合は真ですが、spark-submitを使用した場合は真ではありません。両方の場合に機能するSparkContext.getOrCreateを使用することをお勧めします。
これが私のために働いた最小限の例です。後で使用しないのに、なぜ最初にpandasをインポートしたのかわかりません。あなたの意図はpandasオブジェクトからDataFrameを作成することだったと思います。したがって、これはpandas-Dataframeからspark-DataFrameを生成する例です。
import pandas as pd
from pyspark import SQLContext
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3]})
sc = SparkContext.getOrCreate()
sqlContext = SQLContext(sc)
sqlContext.createDataFrame(df)
私もjupyterノートブックでsparkを実行しています。