Spark SQL写入分区信息 在Spark SQL中,我们可以使用DataFrame的write.partitionBy()方法来写入分区信息。首先,我们需要创建一个DataFrame,并注册为临时表,然后使用write.partitionBy()写入分区信息。 importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Write to Partitioned Table").getOr...
在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与RDD的主要区别在于,前者带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息,从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优...
peopleDF.write.partitionBy("region").format("parquet").save("people_partitioned.parquet") saveAsTable保存数据并持久化表 DataFrame可以使用saveAsTable 命令将其作为持久表保存到Hive Metastore中。Spark将为您创建一个默认的本地Hive Metastore(使用Derby)。与createOrReplaceTempView命令不同的是, saveAsTable将...
如果运行repartition(COL),则在计算过程中更改分区-您将获得spark.sql.shuffle.partitions(默认值:200)分区。如果您随后致电,.write您将获得一个包含许多文件的目录。 如果运行,.write.partitionBy(COL)则结果将获得与COL中的唯一值一样多的目录。这样可以加快进一步的数据读取速度(如果您按分区列进行过滤),并节省了...
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: append:将新数据添加到现有数据中。
PartitionBy Speichern SaveAsTable Sortby Text DataFrameWriterV2 Functions GenericRow IForeachWriter RelationalGroupedDataset Zeile RuntimeConfig SaveMode SparkSession StorageLevel UdfRegistration UdfRegistrationExtensions Microsoft.Spark.Sql.Catalog Microsoft.Spark.Sql.Expressions Microsoft.Spark.Sql.Streaming Microso...
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 ...
1.由一系列的partition组成的 spark没有实现读hdfs文件的方法,采用的是mr的textFile()方法实现的,将block切分成多个split,而spark会将每一个split加载到Rdd中的每一个partition中 2.方法作用在每一个split上计算 或者是partition(split与partition一一对应) ...
# 重新分区数据data.repartition(4) 2 数据缓存 对于频繁使用的DataFrame,可以使用cache或persist方法将数据缓存到内存中,以避免重复计算。 # 缓存数据到内存中data.cache() 3 合并转换操作 合并多个数据转换操作可以减少数据扫描和计算开销,提高性能。 总结 ...
写文件api Write API Structure 核心的写文件api如下: DataFrameWriter.format(...).option(...).partitionBy(...).bucketBy(...).sortBy( ...).save() 我们会使用这个范式去写所有的数据源。format参数同样也是可选的(默认格式依然是parquet) option参数允许设定写文件的具体形式。PartitionBy,bucketBy, and...