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:...
> I run below code in Spark Shell to access parquet files in Tachyon. > 1.First,created a DataFrame by loading a bunch of Parquet Files in Tachyon > val ta3 > =sqlContext.parquetFile("tachyon://tachyonserver:19998/apps/tachyon/zhangxf/parquetAdClick-6p-256m"); > 2.Second, set the ...
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...
(2)接着我们编写如下测试代码,用于通过 SparkSQL 从Hive 表student 中查询数据并将其写入到另一个 Hive 表student_bak。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...
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 相比于Spark RDD API,Spark SQL包含了对结构化数据和在其上运算的更多信息,Spark SQL使用这些信息进行了额外的优化,使对结构化数据的操作更加高效和方便。
文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。还要学习在 SQL 的帮助下,如何对 Parquet 文件...
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性能。除了SaveAsTextFile方法外,Spark还有许多其他强大的数...
JavaRDD<String> textFile = sc.textFile(this.concatInputPath(inputPath)); textFile.coalesce(this.splitSize).saveAsTextFile(outputPath); } else if (this.outputSerialization.equals(PARQUET)) { SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); DataFrame parquetFile = sqlContext.read().parquet(this.co...
Relevant resources:How to Write Dataframe as single file with specific name in PySpark Alternatively, you can try the below solution: we can disable the transaction logs of spark parquet write usingspark.sql.sources.commitProtocolClass = org.apache.spark.sql.execution.datasources.SQLHadoopMap...
JavaRDD<String> textFile = sc.textFile(this.concatInputPath(inputPath)); textFile.coalesce(this.splitSize).saveAsTextFile(outputPath); } else if (this.outputSerialization.equals(PARQUET)) { SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); DataFrame parquetFile = sqlContext.read().parquet(this.co...