首先,我们需要确保已经安装好了PySpark,并且已经建好了要写入的表。我们可以通过以下代码创建一个示例DataFrame用于写入: frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("partition_write_to_table")\.getOrCreate()# 创建示例DataFramedata=[("Alice",34),("Bob",45),("...
对于DataFrame 接口,Python 层也同样提供了 SparkSession、DataFrame 对象,它们也都是对 Java 层接口的封装,这里不一一赘述。 4、Executor 端进程间通信和序列化 对于Spark 内置的算子,在 Python 中调用 RDD、DataFrame 的接口后,从上文可以看出会通过 JVM 去调用到 Scala 的接口,最后执行和直接使用 Scala 并无区别。
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)),...
步骤4: 将DataFrame写入Hive表 最后一步是将DataFrame写入Hive表。使用saveAsTable方法,我们可以将DataFrame直接保存为Hive表。以下是示例代码: #将DataFrame写入Hive表df.write.mode("overwrite").saveAsTable("default.my_table")# 注释:此代码将DataFrame保存至Hive的默认数据库下的my_table表。如果表存在,则会覆盖。
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...
#将DataFrame注册为临时表 data.createOrReplaceTempView("data_table") 数据处理 一旦数据准备完毕,我们可以使用PySpark对数据进行各种处理操作,如过滤、转换、聚合等。PySpark提供了丰富的操作函数和高级API,使得数据处理变得简单而高效。此外,PySpark还支持自定义函数和UDF(用户定义函数),以满足特定的数据处理需求。
在最后一步,我们将udf(brand_udf)应用到 dataframe 的 mobile列,并创建一个具有新值的新列(price_range)。 [In]: df.withColumn('price_range',brand_udf(df['mobile'])).show(10,False) [Out]: 使用Lambda 函数 不用定义传统的 Python 函数,我们可以利用 lambda 函数,用一行代码创建一个 UDF,如下所示...
saprk_df.write.format("tfrecords").mode("overwrite").save('路径') spark构造临时表,构造临时表是个很有用的功能。 spark_df.registerTempTable("feature") # 或者 spark.registerDataFrameAsTable(spark_df, tableName='table_moment') spark执行sql ...
三,DataFrameWriter类 用于把DataFrame写入到外部存储系统中,通过DataFrame.write来访问。 (df.write.format('parquet').mode("overwrite") .saveAsTable('bucketed_table')) 函数注释: format(source):指定底层输出的源的格式 mode(saveMode):当数据或表已经存在时,指定数据存储的行为,保存的模式有:append、overwri...
选择列：使用select方法。过滤数据：使用filter方法。添加新列：使用withColumn方法。分组和聚合：使用groupBy和agg方法。SQL查询：将DataFrame注册为临时视图，然后使用SQL语句进行查询。数据读取与写入：可以从外部数据源读取数据，使用spark.read相关方法。可以将数据写入外部数据源，使用DataFrame.write相关方法。