我有一个带有一些小 Parquet 文件的存储桶,我想将它们合并成一个更大的文件。要执行此任务,我想创建一个 spark 作业来使用和编写一个新文件。from pyspark import SparkContextfrom pyspark.sql import SparkSession, SQLContextspark = SparkSession.builder \ .master("local") \ .appName("Consolidated tables")...
最后,使用read.parquet方法读取parquet文件并将其转换为DataFrame。最后一行的show方法用于显示DataFrame的内容。 Pyspark还提供了其他方法来处理parquet文件,例如,我们可以使用parquet方法直接读取parquet文件为DataFrame,或者使用write.mode("append")方法将DataFrame追加到现有的parquet文件中。
PySpark 读取方法允许灵活地从多种文件格式(例如 CSV、JSON 和 Parquet)中提取数据。 在以下示例中,我们将演示如何从各种文件格式中读取数据: # Read CSV File spark_df_csv = spark.read.csv('/documents/energyprices.csv') # Read Parquet File spark_df_pq = spark.read.parquet('/documents/energyprices....
Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜...
# 读取 CSV 文件df=spark.read.csv("path/to/your_file.csv",header=True,inferSchema=True) 1. 2. 注释:read.csv方法用于读取 CSV 文件,其中header=True表示文件的第一行为表头,inferSchema=True会自动推断数据类型。 3. 将文件写入指定位置 读取文件后,我们可以将其写入所需的位置,可以是 HDFS 或 S3。以...
# 从Parquet文件读取数据data= spark.read.parquet("data.parquet") PySpark可以与各种分布式文件系统集成,如Hadoop Distributed File System(HDFS)和Amazon S3等。这些分布式文件系统能够存储和管理大规模的数据集,并提供高可靠性和可扩展性。 #从HDFS读取数据data= spark.read.csv("hdfs://path/to/data....
select("name","age").write.parquet("s3a://data-warehouse/test.parquet",mode="overwrite")df=spark.read.parquet('s3a://data-warehouse/test.parquet')df.show()from pyspark.sql.functionsimportlit,col columns=["ts","uuid","rider","driver","fare","city"]data=[(1695159649087,"334e26e9-...
您将学习如何从所有流行的数据托管平台(包括 HDFS、Hive、JSON 和 S3)获取数据,并使用 PySpark 处理大型数据集,获得实际的大数据经验。本书还将帮助您在本地机器上开发原型,然后逐步处理生产环境和大规模的混乱数据。 本书的受众 本书适用于开发人员、数据科学家、业务分析师或任何需要可靠地分析大量大规模真实世界...
首先,让我们从文件中加载数据集并运行一些基本的查询。PySpark可以处理各种文件格式,比如CSV、JSON和Parquet。对于这个例子,假设我们有一个包含更多关于人员信息的CSV文件,我们将这个CSV文件加载到一个DataFrame中。然后我们将展示一个简单的筛选查询和聚合操作来统计每个年龄段的人数。#...
# 从本地CSV文件读取数据df=spark.read.csv("path/to/local/file.csv",header=True,inferSchema=True)# 显示读取的数据df.show() 1. 2. 3. 4. 5. 3. 处理数据(可选) 在文件传输的过程中,可能需要对数据进行一些预处理,例如去重、过滤等。这一步是可选的。