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 read parquet 文心快码BaiduComate 在PySpark中读取Parquet文件是一个常见的操作,以下是分点详细说明如何使用PySpark读取Parquet文件: 确保PySpark环境已正确安装并配置: 首先,确保你的环境中已经安装了PySpark,并且已经正确配置了Spark环境。你可以通过以下命令来检查PySpark是否安装成功: bash pyspark --version ...
# Pyspark SQL提供了将Parquet文件读入DataFrame并将DataFrame写入Parquet文件的方法, # DataFrameReader和DataFrameWriter的parquet()函数分别用于读取和写入/创建Parquet文件。 # (1) how to write and read parquet files in PySpark dfFromRDD1 = spark.createDataFrame(rdd).toDF(*columns) df = dfFromRDD1 df....
peopleDF.write().parquet("people.parquet"); // Read in the Parquet file created above. // Parquet files are self-describing so the schema is preserved // The result of loading a parquet file is also a DataFrame Dataset<Row> parquetFileDF = spark.read().parquet("people.parquet"); // ...
#PARQUET FILES# dataframe_parquet = sc.read.load('parquet_data.parquet') 4、重复值 表格中的重复值可以使用dropDuplicates()函数来消除。 dataframe = sc.read.json('dataset/nyt2.json') dataframe.show(10) 使用dropDuplicates()函数后,我们可观察到重复值已从数据集中被移除。
#PARQUET FILES# dataframe_parquet= sc.read.load('parquet_data.parquet') 4、重复值 表格中的重复值可以使用dropDuplicates()函数来消除。 dataframe= sc.read.json('dataset/nyt2.json') dataframe.show(10) 使用dropDuplicates()函数后,我们可观察到重复值已从数据集中被移除。
import pandas as pd df = pd.read_parquet("path/myfile.parquet", engine="pyarrow") 箭头: pyarrow.lib.check_status 中的文件“pyarrow\error.pxi”,第 83 行 ArrowIOError:无效的镶木地板文件。损坏的页脚。 快速镶木地板: 文件“C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\fastparquet\util.py”...
# Read the Parquet file into flights_df flights_df = spark.read.parquet('AA_DFW_ALL.parquet') # Register the temp table flights_df.createOrReplaceTempView('flights') # 创建一个可替换的临时表 # Run a SQL query of the average flight duration avg_duration = spark.sql('SELECT avg(flight_...
spark = SparkSession.builder.master('local[*]')\ .appName("xgboost_train")\ .config("spark.driver.memory", '300g')\ .config("spark.local.dir", "/mnt/spark")\ .getOrCreate() train = spark.read.parquet(f'{train_data_path}/*').withColumn('isVal', lit(False)) valid = spark.re...
Spark Structured Streaming中,File源支持多种文件格式,包括text、csv、json、orc、parquet等。以下是一些常用的File源选项及其解释: path:指定输入目录的路径,这是所有文件格式共有的选项。 maxFilesPerTrigger:每个触发器(trigger)中考虑的新文件的最大数量,默认没有最大值限制。