from pyspark.sql.functions import * spark.sql("SELECT id FROM USER LIMIT 10").coalesce(1).write.mode("overwrite").option("header", "true").option("escape", "\"").csv("s3://tmp/business/10554210609/") 1. 2. 加入了.write.mode("overwrite")即文件覆盖模式,可是代码运行后,还是报了File...
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path"),在本文中,云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame,应用一些转换,最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
createDataFrame(df) # 写到csv file=r"D:\apps\spark-2.2.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\resources\test.csv" spark_df.write.csv(path=file, header=True, sep=",", mode='overwrite') 3.2. 保存到parquet # 创建dataframe import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.random((4, 4)),...
writepath="test/ok" data.repartition(1).write.csv(writepath,mode="overwrite") 参考链接: http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html#DataFrameReader
df.write.format("csv").option("header", True).mode("overwrite").save("data_csv") 2.写入txt文件 需要注意官网有这么一句话:The DataFrame must have only one column that is of string type. Each row becomes a new line in the output file. 意思是写txt文件时dataframe只能有一列,而且必须是stri...
10.1、spark.DataFrame与csv文件的相互转换 10.2、spark.DataFrame与parquet文件的相互转换 ps: 笔记:20221205更新版 连接spark ps:我使用的是单机版spark3.0版本 import socket from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql import SparkSession ...
从pyspark dataframe中更快地保存csv文件可以采取以下几种方法: 使用分区保存:将数据按照某个列进行分区,然后分别保存每个分区的数据,这样可以并行地保存多个小文件,提高保存速度。可以使用partitionBy方法指定分区列,然后使用write.csv方法保存数据。 代码语言:txt 复制 df.write.partitionBy("column_name").csv("out...
5. DataFrame数据的保存:通过路径进行设置 #savefile_path = r'/home/Felix/pycharm_projects/test/testfile.csv'df.write.csv(path=file_path, header=True, sep=',', mode='overwrite') file_path_2= r'/home/Felix/pycharm_projects/test/testfile.parquet'df.write.parquet(path=file_path_2, mode...
如果是给已经读取的DataFrame添加结构 df=spark.read.csv('/mnt/input/Sales.csv',header=True,schema=schema) 6. 读取json 1.读取无嵌套的Json #单行df_sl=spark.read.json('/mnt/input/sales.json',singleLine=True)#多行df_ml=spark.read.json('/mnt/input/sales.json',multiLine=True) ...
写csv文件: coalesce(1)表示只写一个文件 save 表示目标文件夹的位置 hdfs格式:hdfs://hp1:8020/user/juzhen 本地格式: file:///tmp/ df3.coalesce(1).write.format("csv").options(header='true',inferschema='true').save("hdfs://hp1:8020/user/juzhen") ...