df.write.parquet("/PyDataStudio/output/people.parquet") Pyspark 将 Parquet 文件读入 DataFrame Pyspark 在 DataFrameReader 类中提供了一个parquet()方法来将 Parquet 文件读入 dataframe。下面是一个将 Parquet 文件读取到 dataframe 的示例。 代码语言:javascript 复制 parDF=spark.read.parquet("/PyDataStudio/ou...
#将DataFrame保存为Parquet文件df.write.parquet("output.parquet") 1. 2. 使用华为云OBS SDK上传Parquet文件 要将Parquet文件上传到OBS,我们需要使用华为云OBS SDK。首先,我们需要安装OBS SDK: pip install obs-sdk 1. 然后,我们可以使用以下代码将Parquet文件上传到OBS: importosfromobsimportObsClient# OBS配置信...
df.write.orc("data_orc") # 或者 df.write.format("orc").mode("overwrite").save("data_orc") 结果如下: orc文件中内容如下,与parquet的内容类似,也是采用二进制编码存储的。相同内容的数据,用orc文件明显比parquet文件占用的大小更小。在实际工作中,我们一般选用orc格式保存数据。 写入数据表 写入hive 写...
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)),columns=['a', 'b', 'c', 'd']) spark_df = spark.createDataFrame(df) # 写到parquet file=r"D:\apps\spark-2.2.0-...
4. Other sources (Avro, Parquet, ORC, Kafka) # 4.1 PySpark read and write Parquet File # 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。
然后,使用write.parquet方法将DataFrame保存为parquet文件。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...
one df3 = df1.union(df2) # 等价于r里面的rbind,就是按行拼接 # Save the df3 DataFrame in Parquet format df3.write.parquet('AA_DFW_ALL.parquet', mode='overwrite') # Read the Parquet file into a new DataFrame and run a count print(spark.read.parquet('AA_DFW_ALL.parquet').count()...
df=pd.DataFrame(np.random.random((4,4)),columns=['a','b','c','d'])spark_df=spark.createDataFrame(df)# 写到parquetfile=r"D:\apps\spark-2.2.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\resources\test.parquet"spark_df.write.parquet(path=file,mode='overwrite') ...
park_df.write.parquet(path=parquet——file,mode='overwrite') # 如果已经配置spark连接hive的参数,可以直接读取hive数据 spark = SparkSession \ .builder \ .enableHiveSupport() \ .appName("my_first_app_name") \ .getOrCreate() df=spark.sql("select * from hive_tb_name") ...
当.write.save()函数被处理时,可看到Parquet文件已创建。 # Write & Save File in .json format dataframe.select("author", "title") \ .write \ .save("Authors_Titles.json",format="json") 当.write.save()函数被处理时,可看到JSON文件已创建。