我想重新分区/合并我的数据,以便将其保存到每个分区的一个 Parquet 文件中。我还想使用 Spark SQL partitionBy API。所以我可以这样做: df.coalesce(1) .write .partitionBy("entity", "year", "month", "day", "status") .mode(SaveMode.Append) .parquet(s"$location") 我已经对此进行了测试,但它似乎...
还可以直接在文件上运行 SQL 查询来加载 DataFrame : valdf=spark.sql("SELECT col1, col2 FROM parquet.`input_file_path.parquet`") 将DataFrame持久化到parquet文件: df.write.parquet("output_file_path.parquet") 如果指定的输出文件存在默认会报错,也可以指定为其他模式,支持的模式在org.apache.spark.sql....
就在建表语句最后加上stored as TextFile 或者stored as RCFile等等就可以了。 但是df.write默认的format是parquet + snappy。如果表是用hive命令行创建的,就不符合格式,所以就会报错。如果表是提前不存在的,那么就不会有什么问题。 二、解决方法 1、将parquet换成hive .toDF() .repartition($"col", $"col2...
I'm trying to write a dataframe to a parquet hive table and keep getting an error saying that the table is HiveFileFormat and not ParquetFileFormat. The table is definitely a parquet table. Here's how I'm creating the sparkSession: val spark = SparkSession .builder() .config("spark...
I'm trying to save dataframe in table hive. In spark 1.6 it's work but after migration to 2.2.0 it doesn't work anymore. Here's the code: blocs .toDF() .repartition($"col1", $"col2", $"col3", $"col4") .write .format("parquet") .mode(saveMode) .partitionBy("col1", ...
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"); ...
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 ...
# Spark会话 # 创建一个流式DataFrame df = spark.readStream \ .format("rate") \ .option("rowsPerSecond", 10) \ .load() # 将流式DataFrame写入表中 df.writeStream \ .option("checkpointLocation", "检查点目录的路径") \ .toTable("myTable") # 检查表的结果 spark.read.table("myTable")...
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")...
從Lakehouse 讀取和寫入 SparkR DataFrame 數據可以儲存在叢集節點的本機文件系統上。 從 Lakehouseread.df讀取與寫入 SparkR DataFrame 的一般方法是 和write.df。 這些方法會採用檔案要載入的路徑,以及數據源的類型。 SparkR 支援原生讀取 CSV、JSON、文字和 Parquet 檔案。