在集群模式下使用spark将pandas数据帧(.csv)写入本地系统或hdfs

在集群模式下使用Spark将Pandas数据帧(.csv)写入本地系统或HDFS，可以通过以下步骤完成：

首先，确保已经安装了Spark和Pandas，并且集群环境已经搭建好。
导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("WriteDataFrame").getOrCreate()

读取CSV文件并将其转换为Pandas数据帧：

csv_file = "path/to/input.csv"
pandas_df = pd.read_csv(csv_file)

将Pandas数据帧转换为Spark DataFrame：

spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)

指定输出路径和文件名：

output_path = "path/to/output"
output_file = "output.csv"

将Spark DataFrame写入本地系统或HDFS：

写入本地系统：

spark_df.write.csv(output_path + "/" + output_file, header=True)

写入HDFS：

spark_df.write.format("csv").mode("overwrite").option("header", "true").save(output_path)

在上述代码中，output_path是输出路径，output_file是输出文件名。header=True表示写入CSV文件时包含列名。

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