如何在数据科学体验上实现 TensorFrame Spark 包

Question

我已经能够导入软件包：

import pixiedust
pixiedust.installPackage("databricks:tensorframes:0")

但是当我尝试一个简单的例子时：

import tensorflow as tf
import tensorframes as tfs
from pyspark.sql import Row
data = [Row(x=[float(x), float(2 * x)],
            key=str(x % 2),
            z = float(x+1)) for x in range(1, 6)]
df = spark.createDataFrame(data)
tfs.print_schema(df)

我收到以下错误：

。

Py4JJavaError: An error occurred while calling o97.loadClass.
: java.lang.NoClassDefFoundError:com.typesafe.scalalogging.slf4j.LazyLogging

。

我已经查找了该问题，似乎依赖项树中有一个较旧的scala-logging-slf4j工件。 如何删除此工件？ 删除后，我假设我可以使用PixieDust添加较新的版本：

pixiedust.installPackage("https://mvnrepository.com/artifact/com.typesafe.scala-logging/scala-logging-slf4j_2.10/2.1.2") pixiedust.installPackage("https://mvnrepository.com/artifact/com.typesafe.scala-logging/scala-logging-api_2.10/2.1.2")

Answer 1

来自

IBM 支持的 Charles 帮助我找到了要包含哪些罐子：

pixiedust.installPackage("http://central.maven.org/maven2/com/typesafe/scala-logging/scala-logging-slf4j_2.10/2.1.2/scala-logging-slf4j_2.10-2.1.2.jar") pixiedust.installPackage("http://central.maven.org/maven2/com/typesafe/scala-logging/scala-logging-api_2.10/2.1.2/scala-logging-api_2.10-2.1.2.jar")

这在技术上解决了第一个错误，但是TesnsorFrames仍然无法正常工作。 我将发布另一个更具体的问题。