1),("Bob",2),("Cathy",3)]columns=["Name","Id"]df=spark.createDataFrame(data,columns)# 写入 Parquet 文件df.write.mode("overwrite").parquet("people.parquet")
.parquet("target/outfile/people_name_age.parquet"); // 指定数据源格式为parquet option用于指定数据源选项 DataFrameReader和DataFrameWriter提供了option方法来为数据源设置选项。比如: javaBeanListDS.write() .mode(SaveMode.Overwrite) // 如果第一次生成了,后续会覆盖 .option("header", "true") .csv("ta...
R SparkR write.parquet用法及代码示例说明: 将SparkDataFrame 的内容保存为 Parquet 文件,同时保留架构。使用此方法写出的文件可以使用 read.parquet() 作为 SparkDataFrame 读回。 用法: write.parquet(x, path, ...) ## S4 method for signature 'SparkDataFrame,character' write.parquet(x, path, mode = ...
3.2 DataFrame的保存 df.write.text(dir) df.write.json(dri) df.write.parquet(dir) df.write.format("text").save(dir) df.write.format("json").save(dir) df.write.format("parquet").save(dir) 4.选择题: 4.1单选(2分)关于Shark,下面描述正确的是:C A.Shark提供了类似Pig的功能 B.Shark把SQL...
spark 2.1.1 spark里执行sql报错 insert overwrite table test_parquet_table select * from dummy 报错如下: org.apache.spark.SparkException: Task failed while writi
``val sourceDF = spark.read.parquet("/tmp/source")
数据压缩:使用数据压缩可以减少磁盘IO和网络传输的数据量,从而提高写入性能。可以使用spark.sql("SET spark.sql.parquet.compression.codec=snappy")设置数据压缩格式为Snappy或其他压缩算法。 合并小文件:如果写入的数据量较小,会生成大量小文件,影响性能。可以使用coalesce方法将小文件合并成较大的文件,减少文件数量。
sparklyr::spark_write_parquet(df,path="/user/FinanceR",mode="overwrite",partition_by = "dt") 数据清洗 dplyr 集成 spark/mysql 需要用到远程处理模式。它要求先定义数据源表,再通过一系列dplyr操作惰性求值,直到执行 head() 或者 collect() 等触发函数,才会执行计算过程,并将数据返回。如此设计是因为大数据...
})//rdd.foreach(_=>())//sqlContext.createDataFrame(rdd, bdSchema.value).write.mode(SaveMode.Overwrite).json(output)sqlContext.createDataFrame(rdd, bdSchema.value).write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet(output) val end=System.currentTimeMillis() ...
二、Hive 执行overwrite语句时没有删除旧数据的原因 三、SparkSQL 失败的原因 四、解决方案 1、排查过程 2、解决方案 3、spark.sql.hive.convertInsertingPartitionedTable参数的作用 一、问题描述 有业务反馈某张表的分区下有重复数据,该分区数据的写入任务之前曾用sparkSQL执行过,跑失败了后切换成Hive执行成功了。看...