用法: DataFrame.writeTo(table) 为v2 源创建一个写入配置构建器。 此构建器用于配置和执行写入操作。 例如,追加或创建或替换现有表。 版本3.1.0 中的新函数。 例子: >>>df.writeTo("catalog.db.table").append()>>>df.writeTo(..."catalog.db.table"...).partitionedBy("col").createOrReplace() ...
AI代码解释 protectedArrowBlockwriteRecordBatch(ArrowRecordBatch batch)throws IOException{ArrowBlock block=MessageSerializer.serialize(out,batch,option);LOGGER.debug("RecordBatch at {}, metadata: {}, body: {}",block.getOffset(),block.getMetadataLength(),block.getBodyLength());returnblock;} 在Message...
py:340(read) 48 0.022 0.000 0.022 0.000 {method 'write' of 'cStringIO.StringO' objects} 13 0.014 0.001 0.014 0.001 {method 'getvalue' of 'cStringIO.StringO' objects} 1 0.000 0.000 0.013 0.013 {method 'to_pandas' of 'pyarrow.lib.Table' objects} 1 0.000 0.000 0.013 0.013 pandas_compat....
[Out]:' /home/jovyan/work '[In]: write_uri=' /home/jovyan/work/df_csv '[In]: df.coalesce(1).write.format("csv").option("header","true").save(write_uri) 镶木地板 如果数据集很大,并且包含很多列,我们可以选择压缩它,并将其转换为 parquet 文件格式。它减少了数据的总体大小,并在处理数...
# 按照age列进行分区写入df.write.partitionBy("age").mode("overwrite").saveAsTable("people") 1. 2. 在上面的代码中,我们使用了partitionBy("age")方法指定按照age列进行分区,并使用mode("overwrite")方法指定写入方式为覆盖模式。最后使用saveAsTable("people")方法将DataFrame写入到people表中。
df.createOrReplaceTempView("tableA") df2 = spark.sql("SELECT count(*) from tableA") #存储计算结果 df2.write.csv('data.csv', header=True) df2.show() 有了它,我们可以通过SQL的join拼接数据(替代Pig join的功能),也可以执行复杂的SQL逻辑(类似Hive SQL)并将最终的计算结果存储成不同格式的数据...
与spark.read属性类似,.write则可用于将DataFrame对象写入相应文件,包括写入csv文件、写入数据库等 3)数据类型转换。DataFrame既然可以通过其他类型数据结构创建,那么自然也可转换为相应类型,常用的转换其实主要还是DataFrame=>rdd和DataFrame=>pd.DataFrame,前者通过属性可直接访问,后者则需相应接口: 数据读写及类型转换。
1>saveAsTable写入 saveAsTable(self, name, format=None, mode=None, partitionBy=None, **options) 示例: df.write.saveAsTable("表名",mode='overwrite') 注意: 1、表不存在则创建表,表存在全覆盖写入; 2、表存在,数据字段有变化,先删除后重新创建表; ...
从Parquet文件创建DF 从JSON数据创建DF 从CSV文件创建DF DataFrame 操作 数据去重、列重命名、增加列、更改列数据、删除列 空值处理 转成JSON SQL操作 自定义函数UDF DataFrame TableAPI select、where、agg聚合、describe 日期操作(使用内置函数) 透视-转置列(groupby、pivot、sum) ...
df = spark.createDataFrame([(1, 2., 'string1', date(2000, 1, 1), datetime(2000, 1, 1, 12, 0)),(2, 3., 'string2', date(2000, 2, 1), datetime(2000, 1, 2, 12, 0)),(3, 4., 'string3', date(2000, 3, 1), datetime(2000, 1, 3, 12, 0))], schema='a long,...