DataFrame: 要插入数据的DataFrame。 mode(saveMode): 指定写入模式,例如append、overwrite、error或ignore。 tableName: 目标表的名称。3. 使用insertInto的PySpark示例 以下是一个使用insertInto方法的完整PySpark示例: python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import Row # 创建Spark Session spa...
5. 使用.write方法插入数据 连接数据库后,可以通过DataFrame.write方法将数据插入数据库。以下示例将数据写入名为 “users” 的 MySQL 表中: # 将数据插入数据库df.write.jdbc(url=db_url,table="users",mode="append",properties=properties)# 插入数据 1. 2. 在这里,mode="append"表示将数据追加到表中。如...
df = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])# 查看列的元数据df.schema['age'].metadata{}# 设置元数据df_meta = df.withMetadata('age', {'foo': 'bar'})df_meta.schema['age'].metadata{'foo': 'bar'} write 存储表 write.saveAsTable 当追加...
最后一步是将 DataFrame 写入到分区表中。假设我们的表名为partitioned_table: df.write \.mode("overwrite")\.insertInto("partitioned_table") 1. 2. 3. 状态图 现在,让我们通过一个状态图来更直观地展示整个流程。 检查PySpark 是否安装创建 SparkSession读取 CSV 文件转换为 DataFrame指定分区列 "date"写入...
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("...
])# 3.将rdd转化为dataFramedf = spark.createDataFrame(rdd, sch)# 4.创建临时表df.createOrReplaceTempView("tmpv")# print(df.take(10))# 5.执行sql数据导入到hivethis_sql =""" insert into table database1.table1 partition(opdate='{partition}') select * from tmpv ...
load() df.show() # 也可以传入SQL语句 sql="(select * from mysql.db where db='wp230') t" df = spark.read.format('jdbc').options( url='jdbc:mysql://127.0.0.1', dbtable=sql, user='root', password='123456' ).load() df.show() 2.6. 从pandas.dataframe创建 # 如果不指定schema则...
value INT, weight DOUBLE ); -- 插入示例数据 INSERT INTO my_table VALUES ('A', 1, 10), ('B', 2, 20), ('A', 3, 30), ('C', 4, 40), ('B', 5, 50); -- 计算加权平均数 SELECT group_id, SUM(value * weight) / SUM(weight) AS weighted_avg FROM my_table GROUP BY grou...
DataFrame[] 写入hive表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sql_hive_insert = ''' insert overwrite table temp.hive_mysql select 1 as id, 'A' as dtype, 10 as cnt union all select 2 as id, 'B' as dtype, 23 as cnt ''' spark.sql(sql_hive_insert) 代码语言:javascr...
df.registerTempTable('test_table') # sql查询临时表 my_dataframe = sqlContext.sql("select * from test_table limit 10") my_dataframe.show() sc.stop() # 如果能打印出表数据,那么就说明你成功了 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.