python DataFrame.write.mode(saveMode).insertInto(tableName) DataFrame: 要插入数据的DataFrame。 mode(saveMode): 指定写入模式,例如append、overwrite、error或ignore。 tableName: 目标表的名称。3. 使用insertInto的PySpark示例 以下是一个使用insertInto方法的完整PySpark示例: ...
spark.conf.set("hive.exec.dynamic.partition.mode","constrict") db_df.repartition(1).write.mode("overwrite").insertInto("TABLE") 所以会导致TABLE内数据有重复的现象。 如何去重插入数据表? 在insertInto("TABLE",True) 加上True参数即可,表示的同样是"isOverwrite"....
insertInto 不会对scheam进行校验,按位置插入 d2.show()+---+---+|name1|age1|+---+---+|ldsx1| 2||ldsx2| 3|+---+---+d2.write.insertInto('ldsx_test')d2.schemaStructType([StructField('name1', StringType(), True), StructField('age1', LongType(), True)]) 本文系转载,版...
2>insertInto写入 insertInto(self, tableName, overwrite=False): 示例: # append 写入df.repartition(1).write.partitionBy('dt').insertInto("表名")# overwrite 写入df.repartition(1).write.partitionBy('dt').insertInto("表名",overwrite=True)# 动态分区使用该方法 注意: 1、df.write.mode("overwr...
5. 使用.write方法插入数据 连接数据库后,可以通过DataFrame.write方法将数据插入数据库。以下示例将数据写入名为 “users” 的 MySQL 表中: # 将数据插入数据库df.write.jdbc(url=db_url,table="users",mode="append",properties=properties)# 插入数据 ...
jdbcDF.write.mode("overwrite").partitionBy("saledate").insertInto("ai.da_aipurchase_dailysale_hive") jdbcDF.write.saveAsTable("ai.da_aipurchase_dailysale_hive", None, "append", partitionBy='saledate') # 不写分区表,只是简单的导入到hive表 ...
jdbcDF.write.mode("overwrite").partitionBy("saledate").insertInto("ai.da_aipurchase_dailysale_hive") jdbcDF.write.saveAsTable("ai.da_aipurchase_dailysale_hive", None, "append", partitionBy='saledate') # 不写分区表,只是简单的导入到hive表jdbcDF.write.saveAsTable("ai.da_aipurchase_daily...
数据导入表的方式 1、直接向分区表中插入数据 insert into table score3 partition(month ='201807')...
(your hdfs path) # 把csv读成dataframe,第一个参数为path ## 其他参数 # schema – an optional pyspark.sql.types.StructType...就是把第一行当做数据,改为false,第一行就变为字段; # sep:默认情况下,CSV是使用英文逗号分隔的,其他分隔符号可修改此选项; # 更多参数请查阅官方文档 df.write.insertInto....
df.write.text("data_txt") 3.写入json文件 df.write.json("data_json") # 或者 df.write.format("json").mode("overwrite").save("data_json") 结果如下: 4.写入parquet文件(二进制) df.write.parquet("data_parquet") # 或者 df.write.format("parquet").mode("overwrite").save("data_parquet"...