df_transformed.write.format("parquet").mode("overwrite").saveAsTable("database.table_name") 这里假设我们将数据保存为Parquet格式,并指定了保存的数据库和表名。你可以根据实际情况选择其他的数据格式,如CSV、JSON等,并修改保存的数据库和表名。 总结起来,将gzip文件另存为表的步骤如下: 创建Databricks集群并...
使用format("parquet") 读取或写入表。 直接读取或写入分区(即 /path/to/delta/part=1)。 清扫表的子目录。 INSERT OVERWRITE DIRECTORY 对表使用 Parquet。 不区分大小写的配置 - 数据帧读取器/写入器和表属性的选项现在不区分大小写(包括读取路径和写入路径)。 列名- 表列名现在可以包含点。已知...
了解在将 Parquet 数据湖迁移到 Azure Databricks 上的 Delta Lake 之前的注意事项,以及 Databricks 建议的四个迁移路径。
.saveAsTable(connRandom) df.write .mode("overwrite") .format("parquet") .option("path",baseLocation + connRandomParquet) .saveAsTable(connRandomParquet) spark.read.table(connRandom) .write .mode("overwrite") .format("delta") .option("path",baseLocation + connOptimize) .saveAsTable(connOp...
%pyspark temp_current_inventory.write.format("parquet").mode("overwrite").saveAsTable("current_inventory") spark.sql("select * from current_inventory").show() 步骤7:删除临时表 %sql drop table if exists temp_current_inventory; 使用Databricks Delta更新表数据仅需2步: ...
## In callee notebook dbutils.fs.rm("/tmp/results/my_data", recurse=True) spark.range(5).toDF("value").write.format("parquet").save("dbfs:/tmp/results/my_data") dbutils.notebook.exit("dbfs:/tmp/results/my_data") ## In caller notebook returned_table = dbutils.notebook.run("LO...
Parquet 資料行剪除功能可大幅減少讀取數據行統計數據所需的 I/O。 結構格式可讓優化集合,將 Delta Lake 讀取作業的額外負荷從秒減少到數十毫秒,這可大幅降低短查詢的延遲。 您可以使用資料表屬性delta.checkpoint.writeStatsAsJson和delta.checkpoint.writeStatsAsStruct來管理以檢查點撰寫統計數據的方式。 如果這兩個...
(df.write.format('parquet').mode("overwrite") .saveAsTable('bucketed_table')) 函数注释: format(source):指定底层输出的源的格式 mode(saveMode):当数据或表已经存在时,指定数据存储的行为,保存的模式有:append、overwrite、error和ignore。 saveAsTable(name,format=None,mode=None,partitionBy=None,**opt...
df.write.saveAsTable(name='db_name.table_name',format='delta') 1. 四,DataFrame操作 DataFrame等价于Spark SQL中的关系表, 1,常规操作 从parquet 文件中读取数据,返回一个DataFrame对象: people = spark.read.parquet("...") 1. 从DataFrame对象返回一列: ...
parquet("path/to/output") 总结 确定分区数量是一个需要根据具体情况进行调整的过程。你可以从以下几个方面入手: 数据大小:确保每个分区的大小在 128MB 到 256MB 之间。 集群配置:分区数量应是集群核心数的 2 到 4 倍。 作业类型:根据作业的具体需求和性能指标动态调整分区数量。 配置参数:使用 spark.sql....