user_log.take(5) out_path = "data/sparkify_log_small.csv" user_log.write.save(out_path, format="csv", header=True) # 读取另一个daraframe user_log_2 = spark.read.csv(out_path, header=True) user_log_2.printSchema() user_log_2.take(2) user_log_2.select("userID").show( 1. ...
"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...
options(header="true").csv("/home/ai/da/da_aipurchase_dailysale_for_ema_predict.csv") 3.5. 写到mysql # 会自动对齐字段,也就是说,spark_df 的列不一定要全部包含MySQL的表的全部列才行 # overwrite 清空表再导入 spark_df.write.mode("overwrite").format("jdbc").options( url='jdbc:mysql://...
使用PySpark DataFrameWriter 对象的write()方法将 PySpark DataFrame 写入 CSV 文件。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 df.write.option("header",True) \ .csv("/PyDataStudio/spark_output/zipcodes") 5.1 Options 在编写 CSV 文件时,可以使用多个选项。例如,设置 header 为True...
#从 CSV 文件读取数据csv_df = spark.read.csv("people.csv", header=True, inferSchema=True) csv_df.show()# 从 Parquet 文件读取数据parquet_df = spark.read.parquet("data.parquet") parquet_df.show() Python 写入数据 #将 DataFrame 写入 CSV 文件df.write.csv("people_output.csv", header=True...
# 处理数据,例如选择某几列result_df=df.select("column1","column2")# 将结果输出为 CSV 文件result_df.write.option("header","true")\.option("encoding","UTF-8")\.csv("output_file.csv") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. select("column1", "column2"):选择需要处理的列。
读取HDFS中CSV文件的指定列,并对列进行重命名,并保存回HDFS中 原数据展示 movies.csv 操作后数据展示 注: write.format()支持输出的格式有 JSON、parquet、JDBC、orc、csv、text等文件格式 save()定义保存的位置,当我们保存成功后可以在保存位置的目录下看到文件,但是这个文件并不是一个文件而是一个目录。
(0)# write csv# df3.coalesce(1).write.format("csv").options(header='true', inferschema='true').save("hdfs://hp1:8020/user/juzhen")# write textdf4=df3.select(concat_ws(',',*df3.columns).alias('data'))df4.coalesce(1).write.format("text").save("hdfs://hp1:8020/user/ju...
('2015-departures.csv.gz', header=True) # Remove any duration of 0 departures_df = departures_df.filter(departures_df[3] > 0) # Add an ID column departures_df = departures_df.withColumn('id', F.monotonically_increasing_id()) # Write the file out to JSON format departures_df.write....
2.4. 读取csv # 先创建csv文件 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5),columns=['a','b','c','d','e']).\ applymap(lambda x: int(x*10)) file=r"D:\hadoop_spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\resources\random.csv" ...