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"); 1. 2. SaveMode指定文件保存时的模式,参数...
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") 如果指定的输出文件存在默认会报错,也可以指定为其他模式,支持的模式在org.apache.spark.sql....
dataFrame.write.saveAsTable("tableName", format="parquet", mode="overwrite") The issue I'm having isn't that it won't create the table or write the data using saveAsTable, its that spark doesn't see any data in the the table if I go back and try to read it later. I can ...
从结构化数据文件创建DataFrame 从外部数据库创建DataFrame 从RDD创建DataFrame 从Hive中的表创建DataFrame 2.2.1、从结构化数据文件创建DataFrame 初始化一个SparkSession,名称为spark spark.read.parquet(path: String):读取一个Parquet文件,返回一个DataFrame spark.read.json(path: String):读取一个JSON文件,返回一个D...
创建DataFrame的几种方式 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"); ...
Spark SQL 支持多种数据源创建 DataFrame,也支持把 DataFrame 保存成各种数据格式。 1、Parquet 读取 //1.第一种创建方式 val df1 = spark.read.foramt("parquet").load("文件路径") //2.第二种创建方式 val df2 = spark.read.parquet("文件路径") 保存 //1.使用 Snappy 压缩算法压缩后输出 df.write....
大数据文件格式(Parquet、Avro、ORC) 2.DataFrameWriter 写入API 的核心类是 DataFrameWriter。它提供配置和执行写入操作的功能。通过在 DataFrame 或 Dataset 上调用 .write 方法获得 DataFrameWriter。 3.写入模式 指定Spark 在写入数据时应如何处理现有数据的模式。常见的模式包括: ...
一:DataFrame创建 SparkSQL可以以其他RDD对象、parquet文件、json文件、hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象。 1)jdbc 【读】 postgresUrl="jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/testdb"dimDF= sqlContext.read.format('jdbc').options(url=postgresUrl,dbtable=tableName,user="ro...
val sc: SparkContext // 假设已经有一个 SparkContext 对象 val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // 用于包含RDD到DataFrame隐式转换操作 import sqlContext.implicits._ 除了SQLContext之外,你也可以创建HiveContext,HiveContext是SQLContext 的超集。
SparkSQL统一API写出DataFrame数据 统一API语法 df.write.mode().format().option(K,V).save(PATH)# mode,传入模式字符串可选:append 追加,overwrite 覆盖,ignore 忽略,error 重复就报异常(默认的)# format,传入格式字符串,可选:text,csv,json,parquet,orc,avro,jdbc# 注意text源只支持单列df写出# option 设...