df.write.partitionBy("gender","salary")\.mode("overwrite")\.parquet("/PyDataStudio/output/people2.parquet") 当检查people2.parquet文件时,它有两个分区gender和salary。 从分区 Parquet 文件中检索 下面的示例解释了将分区 Parquet 文件读取到gender=M的 DataFrame 中。 代码语言:javascript 复制 parDF2=spa...
DataFrameWriter.parquet(path, mode=None, partitionBy=None, compression=None) 1. 使用方式如下: df.write.parquet("../output/data.parquet") # 或者 df.write.format("parquet").save("../output/data.parquet") 1. 2. 3. 生成的数据文件如下所示: parquet文件内容如下(用Sublime打开): 也可以使用默...
write.saveAsTable 当追加插入的时候dataframe只需要scheam一致,会自动匹配 name: str, 表名 format: Optional[str] = None, 格式类型 hive,parquet… mode: Optional[str] = None, 写入方式 partitionBy: Optional[Union[str, List[str]]] = None, 分区列表 df.show()+---+---+|age| name|+---+-...
df.write.partitionBy("column_name").parquet("output_path") 3.3 避免过多的小分区 过多的小分区可能会导致任务调度开销增加,影响性能。应该合理设置分区数量,避免过多的小分区。 优化分区数量:通过分析数据量和集群资源,设置合适的分区数量,平衡任务并行度和调度开销。 3.4 处理数据倾斜 数据倾斜问题会导致某些任...
df.write.partitionBy("date").format("parquet").save("/path/to/output/directory") 1. 此行代码将 DataFrame 写入指定路径,并按date列进行分区,格式为 Parquet,这是一种高效的列式存储格式。 步骤5: 查询分区表 为了验证我们是否成功创建了分区表,可以使用以下代码读取该表并执行查询: ...
4、数据默认采用parquet压缩,文件名称 part-00000-5efbfc08-66fe-4fd1-bebb-944b34689e70.gz.parquet 数据文件在hdfs上显示: 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.reparti...
df.write.partitionBy("column_name").parquet("output_path") # 根据"column_name"列进行分区并写入Parquet文件 4. 分区策略的最佳实践建议 根据数据量调整分区数:数据量较大时,增加分区数以提高并行度;数据量较小时,减少分区数以降低调度开销。 避免数据倾斜:在生成分区时,考虑使用特定的列进行分区,以确保数据...
df.repartition(num_partitions).write.csv("output_path") 使用更快的文件格式:CSV文件格式相对较慢,可以考虑使用其他更快的文件格式,如Parquet或ORC。这些文件格式具有更高的压缩率和更快的读写速度。可以使用write.format方法指定文件格式。 代码语言:txt ...
sqlContext.read.format("parquet").load("/beifeng/result/parquet01/part*").show(100) partitionBy按照给定的字段进行分区 df.select("empno", "ename", "deptno").write.format("parquet").partitionBy("deptno").save("/beifeng/result/parquet02") ...
3.2. 保存到parquet # 创建dataframeimportnumpyasnp 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,mod...