Как сохранять данные в PySpark?

Пользователь

от loyal , в категории: Python , 2 месяца назад

Как сохранять данные в PySpark?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

1 ответ

Пользователь

от craig.emmerich , месяц назад

@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.