7.DataFrame数据写出 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) 参...
df1=spark.read.format("jdbc").options(url="jdbc:mysql://host:port/databasename",driver="com.mysql.jdbc.Driver",dbtable="(SELECT * FROM tablename) tmp",user="root",password="yourpassword").load() 写MySQL数据 df1.write.format("jdbc").options(url="jdbc:mysql://host:port/databasename...
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...
.format("org.apache.hudi") .options(clientOpts) // 可以传入任何Hudi客户端参数 .option(DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY(), "_row_key") .option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY(), "partition") .option(DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY(), "times...
DataFrameWriter 也有两种使用方式, 一种是使用 format 配合save, 还有一种是使用封装方法, 例如 csv, json, saveAsTable 等例如:读取文件并以json格式存储。val spark = SparkSession.builder().master("local[6]").appName("write1").getOrCreate() val df = spark.read.option("header", true).csv("...
即对spark.sql.shuffle.partitions参数进行动态调整,通过增加shuffle write task写出的partition数量,来达到key的均匀分配。SparkSQL2.3 在默认情况下,该值为200。开发人员可以在启动脚本增加如下参数,对该值进行动态调整: conf spark.sql.shuffle.partitions=10000 ...
("dt"), col("dn"))) //增加hudi分区列 result.write.format("org.apache.hudi") // .options(org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs) .option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", 12) .option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism",12) .option("PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY", "ts...
写文件apiWrite 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, andsort...
val options=Map("es.index.auto.create"->"true","es.nodes.wan.only"->"true","es.nodes"->"29.29.29.29:10008,29.29.29.29:10009","es.port"->"9200","es.mapping.id"->"id")val sourceDF=spark.table("hive_table")sourceDF.write.format("org.elasticsearch.spark.sql").options(options).mod...
def writeFiles( data: Dataset[_], writeOptions: Option[DeltaOptions], isOptimize: Boolean): Seq[AddFile] = { hasWritten = true ... val committer = getCommitter(outputPath) ... FileFormatWriter.write( sparkSession = spark, plan = physicalPlan, fileFormat = snapshot.fileFormat, // TODO...