PySpark dataframe pipeline 抛出 No plan for MetastoreRelation 错误

在对 pyspark dataframe 进行预处理后,我尝试应用管道,但遇到了以下错误:

java.lang.AssertionError: assertion failed: No plan for MetastoreRelation.

这个错误的含义是什么?如何解决?我的代码已经变得相当庞大,所以我会解释步骤:1. 我的 Spark dataframe 有 8000 列和 68k 行。在 8k 列中,有 500 列是分类变量,我对这些列应用了 pyspark.ml 中的独热编码作为 ml.pipeline 中的一个阶段 encoders2 = [OneHotEncoder(inputCol=c, outputCol="{0}_enc".format(c)) for c in cat_numeric[i:i+2]]
但这个过程非常慢,即使过了3个小时也未完成。我使用了12个节点,每个节点有40GB内存!2. 因此,我从 pyspark dataframe 中读取100列,创建一个 pandas dataframe 并对其进行独热编码。然后我将 pandas dataframe 转换回 pyspark dataframe 并与原始 dataframe 合并。3. 然后我尝试应用管道,其中包含字符串索引器和 OHE 阶段,用于处理仅有的5个分类字符串特征,然后使用组装器创建 ‘features’ 和 ‘labels’。但在这一阶段,我遇到了上述错误。4. 请告诉我我的方法是否有问题,或者我是否遗漏了什么。也请告诉我是否需要更多信息。谢谢


回答:

这个错误是由于连接两个 pyspark dataframe 的顺序引起的。我尝试更改连接顺序,从 a.join(b) 改为 b.join(a),然后就工作了。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注