Spark DataFrame数据集写入HDFS为CSV格式的编程指南

最新推荐文章于 2024-04-04 22:13:40 发布

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文章标签： spark hdfs 大数据编程

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本文介绍了如何使用Apache Spark将DataFrame数据集以CSV格式写入HDFS，包括导入库、创建SparkSession、加载数据、写入HDFS和关闭SparkSession的详细步骤。

在本文中，我们将探讨如何使用Spark编程将DataFrame数据集以CSV格式写入HDFS。我们将提供详细的源代码示例来帮助您理解实现过程。

首先，确保您已经正确安装并配置了Apache Spark和Hadoop。然后，您可以按照以下步骤进行操作。

步骤1：导入必要的库和模块
首先，我们需要导入所需的库和模块。在Spark中，我们使用pyspark库进行编程。下面是示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

步骤2：创建SparkSession对象
在编写Spark应用程序时，首先需要创建一个SparkSession对象。SparkSession是与Spark集群连接的主要入口点。以下是示例代码：

spark = SparkSession.builder \
    .appName(

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使用Spark将DataFrame或Dataset写入CSV或TSV文件

CyberLynxX的博客

09-13

793

使用Spark将DataFrame或Dataset写入CSV或TSV文件Spark是一个强大的分布式计算框架，提供了许多用于数据处理和分析的功能。在Spark中，我们可以使用DataFrame和Dataset API来处理结构化数据，并将其写入各种文件格式中，包括CSV和TSV格式。在本文中，我将介绍如何使用Spark将DataFrame或Dataset写入CSV或TSV文件。我将提供一些示例代码，以帮助您更好地理解这个过程。

SRGNN infer阶段终结篇

NLP与推荐算法

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嗨，搬砖工起来干活了，加油吧，搬砖人。本文的核心在于解决SRGNN推理慢的问题，读懂代码，将其改成faiss召回，这才是创造性的。【近期一些paper都已经宣称超越了SRGNN，对此，小明哥持保留意见，直接说就是，不要吹牛逼，能不能落地？速度和内存在DAU千万下能不能行？没公开依旧不可信，公开的也就是个弱的baseline，实际还是很多坑】 For Recommendation in Deep learning QQ Group 277356808 For Visual in deep learni

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(测试1)oracle insert into 后未commit前会写数据文件么？

06-20

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以前认为 commit 后才会写数据到数据文件。下面做个试验创建表空间，和用户 create tablespace zxq datafile 'd:\zxq.dbf' size 1m autoextend on next 1m;create user zxq identified by zxq default tablespace zxq 创建表cre...

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对于那些仍想做到这一点这里就是我得到了它使用的火花2.1斯卡拉一些java.nio.file帮助下完成的。val df: org.apache.spark.sql.DataFrame = ??? // data frame to writeval file: java.nio.file.Path = ??? // target output file (i.e. 'out.csv')import ...

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spark写入hdfs 用csv格式并使用自定义分隔符

03-16

使用Spark将数据写入HDFS时，可以选择使用CSV格式，并且可以自定义分隔符。具体步骤如下： 1. 创建SparkSession对象 ```scala val spark = SparkSession.builder() .appName("Write CSV to HDFS") .master("local[*]") .getOrCreate() ``` 2. 读取数据并转换为DataFrame ```scala val data = Seq( ("John", 25, "Male"), ("Lisa", 30, "Female"), ("Tom", 20, "Male") ) val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age", "gender") ``` 3. 将DataFrame写入HDFS ```scala val outputPath = "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output.csv" val delimiter = "," df.write .option("header", "true") .option("delimiter", delimiter) .csv(outputPath) ``` 在上面的代码中，我们指定了输出路径和分隔符。此外，我们还设置了一个选项来指定是否包含标题行。最后，我们可以在HDFS上检查输出文件： ``` hadoop fs -ls /user/hadoop/output.csv ``` 输出： ``` -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 0 2021-08-02 16:45 /user/hadoop/output.csv/_SUCCESS -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 33 2021-08-02 16:45 /user/hadoop/output.csv/part-00000-7b2d2b0f-7a9d-4d7c-8c1a-7f2b2d8c7f6e-c000.csv ```