write.format("org.apache.hudi")//或者直接写hudi //设置主键列名称 .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY,"id") //当数据主键相同时,对比的字段,保存该字段大的数据 .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY,"data_dt")S //并行度设置,默认1500 .option("hoodie....
2、rdd.saveAsHadoopFile("file:///E:/dataFile/result",classOf[T],classOf[T],classOf[outputFormat.class]) 3、df.write.format("csv").save("file:///E:/dataFile/result") 以上都简单的,最普遍的保存文件的方式,有时候是不能够满足我们的需求,上述的文件保存方式中,保存之后,文件名通常是part-00000...
write.save("/opt/module/spark-local/output") //可以指定为保存格式,直接保存,不需要再调用save了 scala> df.write.json("/opt/module/spark-local/output") 2)format指定保存数据类型 scala> df.write.format("…")[.option("…")].save("…") 用法详解:(1)format("…"):指定保存的数据类型,包括...
write.format("com.buwenbuhuo.spark.csv").mode(SaveMode.Overwrite).options(saveoptions).save() //读取 val options = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "\t", "path" -> "hdfs://hadoop002:9000/test") val datarDF= spark.read.options(options).format("com.buwenbuhuo.spark.csv"...
使用修补程序对象集创建数据帧。 使用write执行修补操作。 Python # Create data framespark.createDataFrame(patchProducts) \ .write \ .format("cosmos.oltp") \ .options(**configPatch) \ .mode("APPEND") \ .save() 运行查询以查看修补操作的结果。 现在,该项应命名为Yamba New Surfboard,无需进行其他更...
sc.parallelize(newData).toDF.write.options(Map(HBaseTableCatalog.tableCatalog -> catalog,HBaseTableCatalog.newTable ->"5")).format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase").save() 檢查結果︰ Scala df.show() 您應該會看到如下的輸出: ...
在开始学习Hudi的时候,我们知道通过df.write.format("hudi").save可以实现写Hudi,并且写Hudi的逻辑是在HoodieSparkSqlWriter.write实现的,但是始终有一个疑问:它怎么从df.write.format("hudi").save跳到HoodieSparkSqlWriter.write中的呢?本文就是主要来回答这个问题的。
spark.read.format()和df.write.format() 是DataFrame读取和写出的统一化标准API SparkSQL 统一API写出DataFrame数据 DataFrame可以从RDD转换、Pandas DF转换、读取文件、读取 JDBC等方法构建 10、SparkSQL 1.定义UDF函数 方式1语法: udf对象 = sparksession.udf.register(参数1,参数2,参数3) ...
// 写数据importorg.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._valdf=Seq((1,"a1",10.0,1000), (2,"a2",11.0,1000)).toDF("id","name","price","ts") df.write.format("hudi"). option(PRECOMBINE_FIELD.key(),"ts"). option(RECORDKEY_FIELD.key(),"id"). option(PARTITIONPATH_...
df.write.mode("append").json("/opt/module/data/output") 1. 1.3.3 Parquet Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。Parquet是一种能够有效存储嵌套数据的列式存储格式。 数据源为Parquet文件时,Spark SQL可以方便的执行所有的操作,不需要使用format。修改配置项spark.sql.sources.default,可修改默认数据源格式。