创建Hive表并将数据写入表中: hive_context.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table AS SELECT * FROM temp_table") 1. 可以通过以下代码查看Hive表中的数据: print(hive_context.sql("SELECT * FROM my_table").show()) 1. 通过以上步骤,我们可以将DataFrame中的大量数据写入Hive数据库中,并且可以通过...
意思是写txt文件时dataframe只能有一列,而且必须是string类型。 value = [("alice",), ("bob",)] df = spark.createDataFrame(value, schema="name: string") df.show() df = df.coalesce(1) df.write.text("data_txt") 3.写入json文件 df.write.json("data_json") # 或者 df.write.format("...
步骤1:创建SparkSession frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建一个SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("write to Hive")\.enableHiveSupport()\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 步骤2:读取数据源文件生成Dataframe # 读取数据源文件生成Dataframedf=spark.read.csv("path/to/source_...
StructField("o", MapType(StringType(), IntegerType()), True)]) df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.emptyRDD(), schema) === pyspark 创建dataframe >>> from pyspark.sql.types import * >>> schema = StructType([ ... StructField("b", BooleanType(), True), ... StructField("...
2.6. 从pandas.dataframe创建 2.7. 从列式存储的parquet读取 2.8. 从hive读取 2.9.从hdfs读取 3. 保存数据 3.1. 写到csv 3.2. 保存到parquet 3.3. 写到hive 3.4. 写到hdfs 3.5. 写到mysql 1. 连接spark from pyspark.sql import SparkSession spark=SparkSession \ .builder \ .appName('my_first_app_...
1.3、从dataframe创建 # 如果不指定schema则用pandas的列名 df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4))) spark_df = spark.createDataFrame (df,schema=['a','b','c','d']) 2、 读取、写入json/csv/parquet/hive # 读取json文件 json_file = r"文件路径" ...
3.3. 写到hive 3.4. 写到hdfs 3.5. 写到mysql 1. 连接sparkfrom pyspark.sql import SparkSession spark=SparkSession \.builder \.appName('my_first_app_name')\.getOrCreate() 2. 创建dataframe 2.1. 从变量创建 # 生成以逗号分隔的数据stringCSVRDD=spark.sparkContext.parallelize([(123,"Katie",19,"...
# 通过SQL语句在hive中查询的数据直接是dataframe的形式 read_df = hive_context.sql(hive_read) 2 、将数据写入hive表 pyspark写hive表有两种方式: (1)通过SQL语句生成表 from pyspark.sql import SparkSession, HiveContext _SPARK_HOST = "spark://spark-master:7077" _APP_NAME = "test" spark = Spark...
DataFrame 首先在Spark 1.3 版中引入,以克服Spark RDD 的局限性。Spark DataFrames 是数据点的分布式集合,但在这里,数据被组织到命名列中。DataFrames 可以将数据读取和写入格式, 如 CSV、JSON、AVRO、HDFS和 HIVE表。它已经针对大多数预处理任务进行了优化,可以处理大型数据集,因此我们不需要自己编写复杂的...
Pyspark DataFrame 是Spark SQL 中的一个分布式数据集合。 Hive DataFrame 是Spark SQL 中的一个接口,它允许你在 Spark 环境中处理 Hive 表。 应用场景 Pyspark 适用于需要进行复杂数据处理和机器学习任务的场景。 Hive DataFrame 适用于需要使用 SQL 进行数据查询和分析的场景。 问题分析 当你在使用 Pyspark...