df表示DataFrame对象 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...
但是df.write默认的format是parquet + snappy。如果表是用hive命令行创建的,就不符合格式,所以就会报错。如果表是提前不存在的,那么就不会有什么问题。 二、解决方法 1、将parquet换成hive .toDF() .repartition($"col", $"col2", $"col3", $"col4") .write .format("parquet") .mode(saveMode) .pa...
1、读取parquet文件创建DataFrame 注意: 可以将DataFrame存储成parquet文件。保存成parquet文件的方式有两种 df.write().mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").save("./sparksql/parquet"); df.write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet("./sparksql/parquet"); 1. 2. SaveMode指定文件保存时的模式,参数...
I'm trying to save dataframe in table hive. In spark 1.6 it's work but after migration to 2.2.0 it doesn't work anymore. Here's the code: blocs .toDF() .repartition($"col1", $"col2", $"col3", $"col4") .write .format("parquet") .mode(saveMode) .partitionBy("col1", "...
DataFrameWriter.Parquet(String) 方法參考 意見反應 定義命名空間: Microsoft.Spark.Sql 組件: Microsoft.Spark.dll 套件: Microsoft.Spark v1.0.0 將DataFrame 的內容以 Parquet 格式儲存在指定的路徑。 C# 複製 public void Parquet (string path); 參數 path String 儲存內容的路徑 適用於 產品版本 ...
Context.read.json("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json")df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] scala> df.select("name","age").write.format("parquet").save("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/newpeople.parquet")...
spark已经为我们提供了parquet样例数据就保存在usrlocalsparkexamplessrcmainresources这个目录下有个usersparquet文件这个文件格式比较特殊如果你用vim编辑器打开或者用cat命令查看文件内容肉眼是一堆乱七八糟的东西是无法理解的 Spark入门:读写Parquet(DataFrame) 【版权声明】博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权! Spark ...
dataset.write.format("parquet").save("path/to/output") 请记住,Dataset是懒加载的,所以只有在调用动作操作时才会执行转换和计算。 二、原理流程 Spark Dataset是Spark中用于处理结构化数据的高级抽象。它结合了DataFrame和RDD的优点,提供了类型安全性和更强大的编程接口。在内部,Dataset由逻辑计划和物理计划组成。
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...
# 通过DataFrame读取Parquet文件 df = spark.read.parquet("data.parquet") # 通过DataFrame将数据写入CSV文件 df.write.csv("output.csv") 2. SQL/DataFrame查询: DataFrame提供了SQL样式的查询操作,使得数据查询更加直观和简洁。 DataFrame API提供了丰富的操作函数和表达式,可以进行复杂的数据转换和计算。 示例: ...