在Spark中,这由df.write.bucketBy(n, column*)完成,并通过将columns分区到同一文件中来分组数据 . 生成的文件数由n控制 Repartition: 它根据给定的分区表达式将一个新的DataFrame均衡地返回到给定数量的内部文件中 . 生成的DataFrame是散列分区的 . Spark管理这些分区上的数据,这些数据有助于并行化分布式数据处理,...
#将 DataFrame 写入 Hive 分区表df.write \.mode("overwrite")\# 使用 overwrite 模式.partitionBy(partition_column)\# 按照分区字段进行分区.format("hive")\# 指定格式为 Hive.saveAsTable(hive_table_name)# 保存为表 1. 2. 3. 4. 5. 6. 此代码中,将 DataFrame 按照指定的分区字段写入到 Hive 中。
取DataFrame中的一列,得到的就是一个Column对象。 事实上,最常用的主要是DataFrame和Column,Row很少用到。其中,DataFrame是核心,一个ETl过程,实质就是从抽取一个DataFrame开始,经过一系列的DataFrame变换,得到一个与目标一致的DataFrame,然后写入到目标数据库中去。Column在其中扮演着中间点的角色,比如取DataFrame的多个列...
spark Column 原理用法示例源码分析 一、原理 Spark 的 Column 类是Spark SQL 中用于表示列操作和表达式的核心类之一。它是一个不可变类,封装了对数据集中某一列的操作和转换。 Column 的实现原理主要依赖于 Spark SQL 的逻辑优化器和物理执行引擎。下面是 Column 类的几个关键特点和原理: 表达式树:Column 实际上...
RDD和DataFrame 1.SparkSession 介绍 SparkSession 本质上是SparkConf、SparkContext、SQLContext、HiveContext和StreamingContext这些环境的集合,避免使用这些来分别执行配置、Spark环境、SQL环境、Hive环境和Streaming环境。SparkSession现在是读取数据、处理元数据、配置会话和管理集群资源的入口。 2.SparkSession创建RDD from ...
这与SQL (Hive QL)中的“distribution BY”操作相同。 def repartition(numPartitions: Int, partitionExprs: Column*): DataFrame 1/**2* Returns a new [[DataFrame]] partitioned by the given partitioning expressions into3* `numPartitions`. The resulting DataFrame is hash partitioned.4*5* This is...
Partition the output table created by Create(), CreateOrReplace(), or Replace() using the given columns or transforms. C# Kopiér public Microsoft.Spark.Sql.DataFrameWriterV2 PartitionedBy (Microsoft.Spark.Sql.Column column, params Microsoft.Spark.Sql.Column[] columns); Parameters column Column ...
RepartitionByRange(Column[]) 使用spark.sql.shuffle.partitions 做為分割區數目,傳回由指定資料分割運算式分割的新 DataFrame 資料分割。產生的資料集已分割範圍。 C# 複製 public Microsoft.Spark.Sql.DataFrame RepartitionByRange(params Microsoft.Spark.Sql.Column[] partitionExprs); 參數 partitionExprs Column...
mkString函数是Scala语言中的一个函数,用于将集合中的元素转换为字符串,并使用指定的分隔符将它们连接起来。在Spark中,DataFrame是一种分布式数据集,可以包含多个列,每个列可以包含...
Create column using withColumn function with literal value as 12. Use month column as partitionby column and use insertInto table. df.withColumn("month",lit(12)).write.mode("<append or overwrite>").partitionBy("month").insertInto("<hive_table_name>") (or) Using SQL query df.createOr...