开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

仅_SUCCESS文件，PySpark创建CSV不起作用

问题：仅_SUCCESS文件，PySpark创建CSV不起作用

回答：仅_SUCCESS文件是指在PySpark中创建CSV文件时，只生成了一个名为_SUCCESS的空文件，而没有生成实际的CSV文件。这可能是由于以下几个原因导致的：

数据源问题：请确保你的数据源是正确的，并且可以在PySpark中正确访问。你可以使用Spark的文件读取功能来验证数据源是否可用。
数据处理问题：在创建CSV文件之前，你可能需要对数据进行一些处理。请确保你已经正确地处理了数据，并且可以在PySpark中正确地转换为DataFrame。
文件路径问题：请确保你在创建CSV文件时指定了正确的文件路径。你可以使用绝对路径或相对路径来指定文件路径。同时，确保你有权限在指定的路径下创建文件。
文件写入问题：在创建CSV文件时，你需要使用DataFrame的write方法将数据写入文件。请确保你正确地使用了write方法，并且指定了正确的文件格式（如CSV）和文件路径。
环境配置问题：有时候，PySpark的环境配置可能会影响文件的创建。请确保你的PySpark环境已经正确配置，并且可以正常地进行文件操作。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云的云服务器（CVM）和弹性MapReduce（EMR）可以提供强大的计算和数据处理能力，适用于大规模数据处理和分析任务。你可以使用腾讯云的CVM来搭建PySpark环境，并使用EMR来进行数据处理和分析。

腾讯云产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云弹性MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

PySpark 读写 CSV 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何将 CSV 文件、多个 CSV 文件和本地文件夹中的所有文件读取到 PySpark DataFrame 中，使用多个选项来更改默认行为并使用不同的保存选项将 CSV 文件写回...PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv...PySpark 支持读取带有竖线、逗号、制表符、空格或任何其他分隔符文件的 CSV 文件。...注意：开箱即用的 PySpark 支持将 CSV、JSON 和更多文件格式的文件读取到 PySpark DataFrame 中。...应用 DataFrame 转换从 CSV 文件创建 DataFrame 后，可以应用 DataFrame 支持的所有转换和操作。 5.

7872 0

Golang语言社区--Go语言创建csv文件

大家好，我是Golang语言社区主编彬哥；今天给大家讲解一篇关于Go语言操作CSV文件的相关的。读取CSV文件如下：读取的函数： puck.csv ?...= nil { return false } // 读取文件数据 r2 := csv.NewReader(strings.NewReader(string(cntb))) ss, _ :=...文件（仅仅是个简单的例子，复杂的如果有问题的可以私下交流我）： package main import ( "encoding/csv" "fmt" "os" ) func main()...{ f, err := os.Create("test.csv") //创建文件 if err !...(f) //创建一个新的写入文件流 data := [][]string{ {"1", "中国", "23"}, {"2", "美国", "23"}, {"3", "bb", "23"},

8032 0

别说你会用Pandas

相反，你也可以使用 createDataFrame() 方法从 pandas DataFrame 创建一个 PySpark DataFrame。...from pyspark.sql import SparkSession # 创建一个 SparkSession 对象 spark = SparkSession.builder \....appName("Big Data Processing with PySpark") \ .getOrCreate() # 读取 CSV 文件 # 假设 CSV 文件名为...data.csv，并且有一个名为 'header' 的表头 # 你需要根据你的 CSV 文件的实际情况修改这些参数 df = spark.read.csv("path_to_your_csv_file...，并对它们应用一些函数 # 假设我们有一个名为 'salary' 的列，并且我们想要增加它的值（仅作为示例） df_transformed = df.withColumn("salary_increased

991 0

独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

当PySpark和PyArrow包安装完成后，仅需关闭终端，回到Jupyter Notebook，并在你代码的最顶部导入要求的包。...通过SparkSession帮助可以创建DataFrame，并以表格的形式注册。其次，可以执行SQL表格，缓存表格，可以阅读parquet/json/csv/avro数据格式的文档。...3.1、从Spark数据源开始 DataFrame可以通过读txt，csv，json和parquet文件格式来创建。...在本文的例子中，我们将使用.json格式的文件，你也可以使用如下列举的相关读取函数来寻找并读取text，csv，parquet文件格式。...author", "title") \ .write \ .save("Authors_Titles.json",format="json") 当.write.save()函数被处理时，可看到JSON文件已创建

13.4K2 1

大数据ETL实践探索（6）---- 使用python将大数据对象写回本地磁盘的几种方案

csv 文件 from hdfs.client import Client client = Client("http://IP:50070") # 50070: Hadoop默认namenode #...文件 name_list_csv = [n for n in name_list if '.csv' in n] print(name_list) index = 1 for file in name_list_csv...b’Found 2 items\n’ b’-rw-r–r-- 2 hadoop hadoop 0 2019-03-28 08:38 /user/hadoop/my_data/_SUCCESS...def path(sc, filepath): """ 创建hadoop path对象 :param sc sparkContext对象 :param filename 文件绝对路径...modules/pyspark/sql/readwriter.html#DataFrameWriter.csv 对象引入的新方法 def csv(self, path, mode=None, compression

1.4K2 0

对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

它包含两个文件train_transaction.csv（〜700MB）和train_identity.csv（〜30MB），我们将对其进行加载，合并，聚合和排序，以查看性能有多快。...load_transactions —读取〜700MB CSV文件 load_identity —读取〜30MB CSV文件 merge—通过字符串列判断来将这两个数据集合 aggregation—将6...看起来Dask可以非常快速地加载CSV文件，但是原因是Dask的延迟操作模式。加载被推迟，直到我在聚合过程中实现结果为止。这意味着Dask仅准备加载和合并，但具体加载的操作是与聚合一起执行的。...即使我尝试计算read_csv结果，Dask在我的测试数据集上也要慢30％左右。这仅证实了最初的假设，即Dask主要在您的数据集太大而无法加载到内存中是有用的。...另外这里有个小技巧，pandas读取csv很慢，例如我自己会经常读取5-10G左右的csv文件，这时在第一次读取后使用to_pickle保存成pickle文件，在以后加载时用read_pickle读取pickle

4.5K1 0

PySpark｜ML（评估器）

分类 LogisticRegression 逻辑回归（仅支持二分类问题） DecisionTreeClassifier 决策树 GBTClassifier 提督提升决策树 RandomForestClassifier...('local[1]').appName( 'learn_ml').getOrCreate() # 载入数据 df0 = spark.read.csv('mushrooms.csv',...df0 = vecAss.transform(df0) # 更换label列名 df0 = df0.withColumnRenamed(new_columns_names[0], 'label') # 创建新的只有..., encoding='utf-8') df_test = spark.read.csv('boston/test.csv',...df.columns[3:], outputCol='features') df_km = vecAss.transform(df).select('CustomerID', 'features') # k=5 创建模型

1.5K1 0

PySpark实战指南：大数据处理与分析的终极指南【上进小菜猪大数据】

PySpark支持各种数据源的读取，如文本文件、CSV、JSON、Parquet等。...示例代码： from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("DataProcessing...").getOrCreate() # 从CSV文件读取数据 data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) #...") PySpark可以与各种分布式文件系统集成，如Hadoop Distributed File System（HDFS）和Amazon S3等。...示例代码： from pyspark.streaming import StreamingContext # 创建StreamingContext ssc = StreamingContext(sparkContext

2.1K3 1

python爬虫之微打赏（scrapy版）创建项目itemssettingsweidashangspider保存为csv文件

创建项目打开cmd，输入以下代码即可创建scrapy项目。...scrapy startproject weidashang cd weidashang scrapy genspider weidashangspider wds.modian.com 第二、三行用于创建...保存为csv文件这里使用最简单的存入数据的方法，我们在pycharm中打开Terminal，如图。 ? 输入以下命令即可运行爬虫及保存数据到csv文件中。...cd weidashang scrapy crawl weidashangspider -o weidashang.csv 结果如图： ?

7904 0

Python+大数据学习笔记(一)

PySpark使用 pyspark: • pyspark = python + spark • 在pandas、numpy进行数据处理时，一次性将数据读入内存中，当数据很大时内存溢出，无法处理；此外...3000) 假设读取的数据是20G，设置成3000份，每次每个进程（线程）读取一个shuffle，可以避免内存不足的情况 • 设置程序的名字 appName(“taSpark”) • 读文件...data = spark.read.csv(cc,header=None, inferSchema=“true”) • 配置spark context Spark 2.0版本之后只需要创建一个SparkSession....builder\ .appName("PythonWordCount")\ .master("local[*]")\ .getOrCreate() # 将文件转换为RDD对象 lines = spark.read.text...文件中读取 heros = spark.read.csv(".

4.5K2 0

手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！任务简介在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。...导入数据这里我们使用PySpark的读数据接口read.csv读取数据，和pandas读取数据接口迷之相似。...为了评估模型，我们需要从pyspark.ml.evaluation中导入RegressionEvaluator。我们必须为此创建一个对象。...model = rf.fit(train1) predictions1 = model.transform(test1) 预测之后，我们得到测试集预测结果，并将其保存成csv文件。.../BlackFriday/submission.csv') 写入csv文件后(submission.csv)。

8.5K7 0

手把手教你实现PySpark机器学习项目——回归算法

导入数据这里我们使用PySpark的读数据接口read.csv读取数据，和pandas读取数据接口迷之相似。...我们还可以通过设置参数“all”,当且仅当该行所有参数都为null时以删除该行。这与pandas上的drop方法类似。...为了评估模型，我们需要从pyspark.ml.evaluation中导入RegressionEvaluator。我们必须为此创建一个对象。...model = rf.fit(train1)predictions1 = model.transform(test1) 预测之后，我们得到测试集预测结果，并将其保存成csv文件。.../BlackFriday/submission.csv') 写入csv文件后(submission.csv)。

4.1K1 0

python中的pyspark入门

解压Spark：将下载的Spark文件解压到您选择的目录中。...下面是一些基本的PySpark代码示例，帮助您入门：创建SparkSession首先，您需要创建一个SparkSession对象。...Intro") \ .getOrCreate()创建DataFrame在PySpark中，主要使用DataFrame进行数据处理和分析。...文件user_recs.write.csv("recommendations.csv", header=True)# 关闭SparkSessionspark.stop()在上面的示例代码中，我们首先加载用户购买记录数据...最后，我们使用训练好的模型为每个用户生成前10个推荐商品，并将结果保存到CSV文件中。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据处理和模型优化。

3552 0

【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！任务简介在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。...导入数据这里我们使用PySpark的读数据接口read.csv读取数据，和pandas读取数据接口迷之相似。...为了评估模型，我们需要从pyspark.ml.evaluation中导入RegressionEvaluator。我们必须为此创建一个对象。...model = rf.fit(train1) predictions1 = model.transform(test1) 预测之后，我们得到测试集预测结果，并将其保存成csv文件。.../BlackFriday/submission.csv') 写入csv文件后(submission.csv)。

8.1K5 1

独家 | 一文读懂PySpark数据框（附实例）

数据框的特点 PySpark数据框的数据源创建数据框 PySpark数据框实例：国际足联世界杯、超级英雄什么是数据框？数据框广义上是一种数据结构，本质上是一种表格。...数据框的数据源在PySpark中有多种方法可以创建数据框：可以从任一CSV、JSON、XML，或Parquet文件中加载数据。...还可以通过已有的RDD或任何其它数据库创建数据，如Hive或Cassandra。它还可以从HDFS或本地文件系统中加载数据。...创建数据框让我们继续这个PySpark数据框教程去了解怎样创建数据框。...我们将会以CSV文件格式加载这个数据源到一个数据框对象中，然后我们将学习可以使用在这个数据框上的不同的数据转换方法。 1. 从CSV文件中读取数据让我们从一个CSV文件中加载数据。

6K1 0

【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！任务简介在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。...导入数据这里我们使用PySpark的读数据接口read.csv读取数据，和pandas读取数据接口迷之相似。...为了评估模型，我们需要从pyspark.ml.evaluation中导入RegressionEvaluator。我们必须为此创建一个对象。...model = rf.fit(train1)predictions1 = model.transform(test1) 预测之后，我们得到测试集预测结果，并将其保存成csv文件。.../BlackFriday/submission.csv') 写入csv文件后(submission.csv)。

2.1K2 0

大数据入门与实战-PySpark的使用教程

默认情况下，PySpark将SparkContext作为'sc'提供，因此创建新的SparkContext将不起作用。 ?...注 - 我们不会在以下示例中创建任何SparkContext对象，因为默认情况下，当PySpark shell启动时，Spark会自动创建名为sc的SparkContext对象。...创建一个名为demo.py的Python文件，并在该文件中输入以下代码。...要在PySpark中应用任何操作，我们首先需要创建一个PySpark RDD。...', 'pyspark and spark'] 3.3 foreach(func) 仅返回满足foreach内函数条件的元素。

4K2 0

大数据ETL实践探索（4）---- 搜索神器Elastic search

本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。...1.大数据ETL实践探索（1）---- python 与oracle数据库导入导出 2.大数据ETL实践探索（2）---- python 与aws 交互 3.大数据ETL实践探索（3）---- pyspark...搜索神器elastic search 5.使用python对数据库，云平台，oracle，aws，es导入导出实战 6.aws ec2 配置ftp----使用vsftp 7.浅谈pandas，pyspark...使用脚本如下：windows获取当前文件夹下所有csv并转换成pandas 的dataframe建立索引录入Elastic search # 有问题的并行数据录入代码 from elasticsearch...').lower(), doc_type=file.strip('.csv').lower()) for success, info in helpers.parallel_bulk

1K3 0

【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

导入数据这里我们使用PySpark的读数据接口read.csv读取数据，和pandas读取数据接口迷之相似。...我们还可以通过设置参数“all”,当且仅当该行所有参数都为null时以删除该行。这与pandas上的drop方法类似。...为了评估模型，我们需要从pyspark.ml.evaluation中导入RegressionEvaluator。我们必须为此创建一个对象。...model = rf.fit(train1) predictions1 = model.transform(test1) 预测之后，我们得到测试集预测结果，并将其保存成csv文件。.../BlackFriday/submission.csv') 写入csv文件后(submission.csv)。

6.4K2 0

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

1）创建DataFrame的方式主要有两大类：从其他数据类型转换，包括RDD、嵌套list、pd.DataFrame等，主要是通过spark.createDataFrame()接口创建从文件、数据库中读取创建...，文件包括Json、csv等，数据库包括主流关系型数据库MySQL，以及数仓Hive，主要是通过sprak.read属性+相应数据源类型进行读写，例如spark.read.csv()用于读取csv文件，...与spark.read属性类似，.write则可用于将DataFrame对象写入相应文件，包括写入csv文件、写入数据库等 3）数据类型转换。...withColumn实现的功能完全可以由select等价实现，二者的区别和联系是：withColumn是在现有DataFrame基础上增加或修改一列，并返回新的DataFrame（包括原有其他列），适用于仅创建或修改单列...，在创建多列时首选select） show：将DataFrame显示打印实际上show是spark中的action算子，即会真正执行计算并返回结果；而前面的很多操作则属于transform，仅加入到

9.9K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭