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...
frompyspark.sql.functionsimportcol, concat, lit df = df.withColumn("shuffled_key", concat(col("key_column"), lit("_"), col("random_suffix"))) df_repartitioned = df.repartition(10,"shuffled_key") 自定义分区逻辑:在数据处理过程中,自定义分区逻辑以减少数据倾斜。 4. 示例代码 以下是一个...
可以使用partitionBy方法指定分区列,然后使用write.csv方法保存数据。 代码语言:txt 复制 df.write.partitionBy("column_name").csv("output_path") 调整并行度:通过调整并行度可以提高保存速度。可以使用repartition方法增加或减少分区数量,或者使用coalesce方法将数据合并到较少的分区中。 代码语言:txt 复制 df.r...
分区与分区排序:使用repartition()和sortWithinPartitions()函数可以对DataFrame进行分区和分区排序操作。例如,df.repartition('partition_column').sortWithinPartitions('sort_column')按’partition_column’列进行分区并在每个分区内按’sort_column’列进行排序。 保存数据:使用write()函数可以将DataFrame写入文件或数据...
source可以指定不同的格式,如:json, parquet, orc等。实际在写入hive数据表时,常使用orc格式。数据格式除了用format指定,也可以直接在点号后跟数据格式,如:df.write.json(path)。 1.3 partitionBy DataFrameWriter.partitionBy(*cols) 1. 指定列进行分区,实际工作中通常使用日期作为分区列。
中可以指定要分区的列:df.partitionBy("department","state").write.mode('overwrite').csv(path, sep=';')注意 ②可以通过上面所有代码行中的...parquet 更改 CSV 来读取和写入不同的格式,例如 parquet 格式 数据选择 - 列 Pandas在 Pandas 中选择某些列是这样完成的: columns_subset = ['employee....
[In]: parquet_uri='/home/jovyan/work/df_parquet'[In]: df.write.format('parquet').save(parquet_uri) 注意 完整的数据集和代码可以在本书的 GitHub repo 上参考,在 Spark 2.3 和更高版本上执行得最好。 结论 在本章中,我们熟悉了一些使用 PySpark 处理和转换数据的函数和技术。使用 PySpark 对数据进...
array_to_string(my_list): return '[' + ','.join([str(elem) for elem in my_list]) + ']' array_to_string_udf = udf(array_to_string, StringType()) df = df.withColumn('column_as_str', array_to_string_udf(df["column_as_array"])) df.drop("column_as_array").write.csv(.....
partitionBy: Optional[Union[str, List[str]]] = None, 分区列表 df.show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice|| 5| Bob|+---+---+# 覆盖重写df.write.saveAsTable('ldsx_test','parquet','overwrite',['age'])# 追加写入df.write.saveAsTable('ldsx_test','parquet','...
在PySpark中使用partitionBy写入csv时出错可能是由于以下原因导致的: 1. 数据类型不匹配:在使用partitionBy时,需要确保分区列的数据类型与数据集中的列类型匹配。如果数据...