df.write.saveAsTable(save_table, mode='append', partitionBy=['pt_day']) 1. 2. saveAsTable 会自动创建hive表,partitionBy指定分区字段,默认存储为 parquet 文件格式。对于从文件生成的DataFrame,字段类型也是自动转换的,有时会转换成不符合要求的类型。 需要自定义字段类型的,可以在创建DataFrame时指定类型:...
saveAsTable方法用于将 PySpark 的 DataFrame 保存为表格,可以使用不同的数据格式,如 Parquet、CSV、JSON 等。这种方法将数据保存在存储系统中,可以在之后通过表名或者路径进行查询和读取。下面是一个使用saveAsTable方法保存 DataFrame 的示例代码: # 创建 DataFramedf=spark.createDataFrame([(1,"Alice"),(2,"Bob...
在这个示例中,首先创建了一个DataFrame对象df,然后调用write方法,指定保存模式为overwrite(覆盖已有的表),最后调用saveAsTable()方法将数据保存到名为test_table的表中。 4. 参数说明 saveAsTable()方法支持多种参数设置,具体说明如下: - mode:保存模式,包括overwrite(覆盖)、append(追加)、ignore(若表已存在则忽略...
在spark应用程序中,我将Dataframe保存为Parquet文件,如下所示, comp_df.write.mode("overwrite").saveAsTable("cdr_step1", format="parquet", path="/data/intermediate_data/cdr_step1/") 如果我的Dataframe大小是小的,这工作正常。但是随着数据集大小的增加,我得到了以下错误。我在互联网上查过这个问题,在大...
The following code example saves the dataFrame into a parquet file in the data lake, replacing any existing file of the same name.Python Copy transformed_df.write.mode("overwrite").parquet('/transformed_data/orders.parquet') print ("Transformed data saved!") ...
3)Save the DataFrame to Tachyon by "saveAsParquetFile" which will submit a Spark Job.That job will distribute a closure named "writeShard" to Executor.The changed Configuration (blocksize 256M) will also be distributed to executor. 4)When the task is starting, first a Hadoop FileSystem wil...
不同于使用 inserInto() 方法时要求写入的 Hive 表是要已经存在的,而 saveAsTable() 方法则不需要,这里又分两种情况: 表不存在: 则会根据 DataFrame 中的Schema 自动创建目标表并写入数据 表存在: 如果mode=append,当 DataFrame 中的Schema 和表中的 Schema 相同(字段顺序可以不同),则执行追加操作。当 ...
rdd.toDF().write.parquet("file:///path/to/save") 这将会将RDD转换为DataFrame,并保存为Parquet格式的文件。 结语 通过本文的介绍,读者可以更加全面地了解SaveAsTextFile方法的扩展用法和具体的应用场景。在实际的工作和项目中,熟练运用SaveAsTextFile方法可以帮助用户更加灵活地处理和保存数据,提高数据处理的效率和...
Spark:saveAsTable解析 说一下默认的配置saveAsTable方法会以parquet文件的形式存储数据,但是由于spark和hive使用的parquet标准不一致(对decimal类型存储的时候,具体和精度有关如DecimalType(10,2)会报错而DecimalType(38,18)并不会报错)。 所以如果DataFrame里有DecimalType类型,会出现用spark存的表spark可以读取,hive...
在Spark中,saveastextfile参数被广泛应用于数据处理和分析的过程中。 2. saveastextfile参数的作用 saveastextfile参数的作用是将DataFrame中的数据以文本文件的形式保存在指定的路径下。这意味着我们可以将DataFrame中的数据导出为文本文件,以便后续的数据分析、可视化和存档。 3. saveastextfile参数的应用场景 saveas...