spark存储到本地文件

spark dataframe存储到本地csv或者txt,会基于hahoop存储为一个文件夹如a.csv文件夹。

为了存储为单一文件的方式如下:

1.

df.coalesce(1).write.csv('result.csv')

 coalesce(num),Returns a new DataFrame that has exactly numPartitions partitions.作为一个整体返回。

2.toPandas()

变为pandas的dataframe来存储,用to_csv等接口,确定,要保证内存够用,后者一些琐碎文件可以用mode=‘a'追加的方式,不断循环存储为一个csv到本地。

### 使用 Spark 读取本地文件并将数据写入数据库 要实现通过 Apache Spark 读取本地文件并将数据写入数据库的功能,可以按照以下方式操作。以下是详细的说明以及代码示例。 #### 数据准备阶段 在实际应用中,通常会先定义 JDBC URL 和数据库属性来配置目标数据库的连接信息[^1]。这些参数包括但不限于主机地址、端口号、用户名和密码等。 ```scala // 定义JDBC连接URL val jdbcUrl = "jdbc:mysql://<host>:<port>/<database>?useSSL=false&serverTimezone=UTC" // 设置数据库属性 val connectionProperties = new java.util.Properties() connectionProperties.put("user", "<username>") connectionProperties.put("password", "<password>") ``` #### 文件读取部分 对于不同类型的文件(如 CSV 或 JSON),可以通过 `spark.read` 方法加载数据并转换成 DataFrame 结构。下面分别展示两种常见文件格式的操作: ##### 读取 CSV 文件 如果源文件是以逗号分隔的形式保存,则可利用如下代码片段完成加载过程: ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder().appName("ReadCSVAndWriteToDB").getOrCreate() // 加载CSV文件至DataFrame对象 val csvDF = spark.read.option("header","true").csv("<path_to_csv_file>") csvDF.show() // 查看前几条记录确认内容无误 ``` ##### 解析 JSON 文档 当处理结构化程度较高的JSON文档时,推荐采用指定模式的方式提高效率[^3]: ```scala case class Person(name:String, age:Int) implicit val encoder = org.apache.spark.sql.Encoders.product[Person] val jsonDf = spark.read.json("<path_to_json_file>").as[Person] jsonDf.printSchema() // 输出schema验证字段映射准确性 ``` #### 存储到关系型数据库 最后一步就是调用 write API 将内存中的临时视图持久化到外部存储系统里去。这里以 MySQL为例演示整个流程[^2][^1]: ```scala // 配置写入选项为Append模式以便保留原有数据不变仅新增当前批次的数据集 csvDF.write.mode("append").jdbc(jdbcUrl,"target_table_name",connectionProperties) ``` 或者针对之前提到过的 case class 类型实例集合同样适用: ```scala jsonDf.write.mode(SaveMode.Append).jdbc(jdbcUrl,"another_target_table",connectionProperties) ``` 以上即完成了从本地磁盘上的静态资源导入动态RDBMS环境的任务!
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