从parquet文件加载DataFrame: valdf=spark.read.parquet("input_file_path.parquet") 还可以直接在文件上运行 SQL 查询来加载 DataFrame : valdf=spark.sql("SELECT col1, col2 FROM parquet.`input_file_path.parquet`") 将DataFrame持久化到parquet文件: df.write.parquet("output_file_path.parquet") 如果指...
1、读取parquet文件创建DataFrame 注意: 可以将DataFrame存储成parquet文件。保存成parquet文件的方式有两种 df.write().mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").save("./sparksql/parquet"); df.write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet("./sparksql/parquet"); SaveMode指定文件保存时的模式,参数解释如下。
步骤4: 将 DataFrame 保存为 Parquet 格式 现在,我们可以将 DataFrame 保存为 Parquet 格式的文件,以便后续的加载和使用。 data.write.parquet("path_to_output_parquet_file") 1. 步骤5: 加载 Parquet 文件到 Spark DataFrame 如果我们想要从 Parquet 文件中加载数据并创建一个新的 Spark DataFrame,我们可以使用re...
// 将读取的数据转换为DataFrame val df = data.toDF("col1", "col2", "col3") 1. 2. 步骤四:序列化DataFrame 最后一步是将DataFrame序列化,我们可以使用Spark的write方法将DataFrame序列化为Parquet文件,代码如下: // 序列化DataFrame为Parquet文件 df.write.parquet("path/to/output.parquet") 1. 2. ...
1、读取json格式的文件创建DataFrame 注意: (1)json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。 (2)DataFrame是一个一个Row类型的RDD,df.rdd()/df.javaRdd()。 (3)可以两种方式读取json格式的文件。 sqlContext.read().format(“json”).load(“path”) ...
在使用DataFrame进行数据转换和操作之前,首先需要加载数据。Spark支持多种数据源,包括文本文件、JSON文件、Parquet文件、CSV文件、关系型数据库、Hive表等。以下是一些常见的数据加载示例: 1 从文本文件加载数据 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark = SparkSession.builder.appName("DataLoadingExample...
I'm trying to write a dataframe to a parquet hive table and keep getting an error saying that the table is HiveFileFormat and not ParquetFileFormat. The table is definitely a parquet table. Here's how I'm creating the sparkSession: val spark = SparkSession .builder() .config("spark...
DataFrame可以被保存为Hive的持久化表，值得注意的是，这种方式并不依赖与Hive的部署，也就是说Spark会使用Derby创建一个默认的本地Hive metastore，与createOrReplaceTempView不同，该方式会直接将结果物化。对于基于文件的数据源( text, parquet, json等)，在保存的时候可以指定一个具体的路径，比如 df.write.option(...
同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要，在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet...
1.静态转换 Parquet -> Parquet,读取 parquet 生成 Sql.DataFrame 再转存,类似 RDD 的 transform: spark.read.parquet(path).write.mode(SaveMode.Overwrite).option("timestampFormat", "yyyy/MM/dd HH:mm:ss ZZ").format("parquet").save("/split") ...