Как сохранять данные в PySpark?

@loyal 

В PySpark данные можно сохранить в различных форматах и хранилищах, таких как файлы CSV, JSON, Parquet, Avro, ORC, JDBC-совместимые базы данных и многие другие.

Например, если вы хотите сохранить данные в формате CSV, вы можете использовать метод write.csv объекта DataFrame или RDD следующим образом:

1
2
3
4
5
6

# Создание DataFrame из списка
data = [("John", 25), ("Jane", 30), ("Mark", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# Сохранение DataFrame в CSV-файл
df.write.csv("path/to/save/file.csv")

Если вы хотите сохранить данные в формате Parquet, вы можете использовать метод write.parquet объекта DataFrame или RDD следующим образом:

1
2

# Сохранение DataFrame в Parquet-файл
df.write.parquet("path/to/save/file.parquet")

Вы также можете использовать различные опции для настройки формата сохраняемых данных, такие как разделитель, режим сохранения и многое другое. Дополнительную информацию о настройке формата можно найти в документации PySpark.