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如何将PySpark中的数据帧/RDD作为CSV/Parquet文件快速保存到磁盘?

在PySpark中,可以使用write方法将数据帧(DataFrame)或弹性分布式数据集(RDD)保存为CSV或Parquet文件。以下是将数据帧/RDD保存为CSV/Parquet文件的步骤:

  1. 导入必要的模块:
代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 加载数据集并创建数据帧或RDD:
代码语言:txt
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# 以数据帧方式加载数据集
df = spark.read.csv("path/to/input.csv", header=True, inferSchema=True)

# 或以RDD方式加载数据集
rdd = spark.sparkContext.textFile("path/to/input.csv")
  1. 将数据帧/RDD保存为CSV文件:
代码语言:txt
复制
# 保存数据帧为CSV文件
df.write.csv("path/to/output.csv", header=True)

# 保存RDD为CSV文件
rdd.saveAsTextFile("path/to/output.csv")
  1. 将数据帧/RDD保存为Parquet文件:
代码语言:txt
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# 保存数据帧为Parquet文件
df.write.parquet("path/to/output.parquet")

# 保存RDD为Parquet文件
rdd.toDF().write.parquet("path/to/output.parquet")

在上述代码中,需要将"path/to/input.csv"替换为实际的输入文件路径,将"path/to/output.csv"或"path/to/output.parquet"替换为实际的输出文件路径。

对于CSV文件,可以使用header=True参数指定是否包含标题行,并使用inferSchema=True参数自动推断列的数据类型。

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请注意,以上答案仅供参考,实际情况可能因环境和需求而异。

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