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从csv文件名中提取日期并加载到-python pandas spark列中的hive表中

从csv文件名中提取日期并加载到Python Pandas Spark列中的Hive表中,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,需要导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import DateType
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.appName("CSV to Hive").getOrCreate()
  1. 使用Pandas读取CSV文件,并提取日期:
代码语言:txt
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df = pd.read_csv("file.csv")
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Filename'].str.extract(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})'), format='%Y-%m-%d')
  1. 将Pandas DataFrame转换为Spark DataFrame:
代码语言:txt
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spark_df = spark.createDataFrame(df)
  1. 注册UDF函数以将日期字符串转换为日期类型:
代码语言:txt
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date_udf = udf(lambda x: pd.to_datetime(x).date(), DateType())
spark.udf.register("date_udf", date_udf)
  1. 使用Spark DataFrame创建临时视图:
代码语言:txt
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spark_df.createOrReplaceTempView("temp_view")
  1. 使用Spark SQL将数据加载到Hive表中:
代码语言:txt
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spark.sql("INSERT INTO TABLE hive_table SELECT *, date_udf(Filename) AS Date FROM temp_view")

在上述代码中,需要将"file.csv"替换为实际的CSV文件路径,"Filename"替换为CSV文件名中包含日期的列名,"hive_table"替换为目标Hive表的名称。

这个过程中,我们使用了Python的Pandas库来读取CSV文件并提取日期,然后将其转换为Spark DataFrame,并注册了一个自定义的UDF函数来将日期字符串转换为日期类型。最后,使用Spark SQL将数据加载到Hive表中。

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