这个问题的关键是，我有一些R代码可以在本地数据帧上正常运行，但是在Spark数据帧上却无法运行，即
我正在读取Azure数据砖中的实木复合地板文件：
使用SparkR> read.parquet（）
使用Sparklyr> spark_read_parquet（）
我有兴趣计算r sparklyr中最后x秒/分钟的移动时间戳中的唯一观察值。这是移动时间戳记中最后1秒的示例
我正在对一个大型数据集进行一些分析，因此使用闪亮的R来保存数据。我的spark数据框中的一列是datetime
我的目标是使用sparklyR中的ml_corr函数计算缺少值的数据的相关矩阵。
为简单起见，我使用ml_corr文
在sparlyr中将双精度字符转换为字符时，我遇到非常奇怪的行为。
似乎周期是随机添加的。
这是一个可
我想在Spark框架中操作日期。但是我不能。查看我的代码：
<pre><code>library(sparklyr)
library(dplyr)
library(lub
我有一个<code>df</code>：
<pre><code>df_1 <- data.frame(x = replicate(n = 3, expr = runif(n = 20, min = 1, max = 7)))
</code>
我想使用<code>sparklyr</code>函数将我的碱基分为n个碱基。在常规R中，我可以做到。
<pre><code>df_1 <- dat
我正在尝试将Sparklyr对象中的列转换为数值，但出现以下错误。我像正常的r数据框一样尝试了“ unlist”
我有<a href="https://i.stack.imgur.com/nizdo.png" rel="nofollow noreferrer">following form.</a>的数据（另请参见下文）
<p
我正在尝试获取使用sparklyr在r中提取的数据的摘要统计信息，包括均值和中位数。我可以通过在dplyr :: su
当前，我正在使用来自doparallel库的foreach循环来跨同一台计算机的多个内核并行运行函数调用，如下所示
Google colab对pyspark有很好的支持，有人在使用Google colab和sparklyr（或sparkR）进行分布式计算方面有经验吗
我正在尝试将<code>data.frame</code>转换为<code>Spark DataFrame</code>：
<pre><code>library(sparklyr)
conf <- list()
co
我一直在为此苦苦挣扎。我在执行的不同时间不断收到不同的错误。
我有> 4 GB的文件，已使用cli复
当前，我正在R中使用foreach循环在同一台计算机的多个内核上运行并行函数调用，并且代码如下所示：</p
我正在Databricks内部工作，试图使用sparklyr函数spark_write_jdbc将数据帧写入SQL Server表。服务器名称/驱动程
出于学习目的，我想从本地Sparklyr表中加载文件，但是出现内存问题。但是，文件不是太大。我什至可以
我想使用<code>ml_create_dummy_variables</code>中的<code>sparklyr</code>创建一些虚拟变量。但是，我找不到这种方法
