如何将pyspark数据帧写入不同hadoop集群

将pyspark数据帧写入不同hadoop集群可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经安装了pyspark，并且可以访问到hadoop集群。
2. 导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession

1. 创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Write DataFrame to Hadoop Cluster") \
    .getOrCreate()

1. 读取数据源文件并创建一个数据帧：

df = spark.read.csv("path/to/source/file.csv", header=True, inferSchema=True)

1. 将数据帧写入目标hadoop集群：

df.write \
    .format("parquet") \
    .mode("overwrite") \
    .option("header", "true") \
    .save("hdfs://hadoop-cluster/path/to/destination/directory")

在上述代码中，我们使用了parquet格式来保存数据帧，你也可以选择其他格式，如csv、json等。通过设置mode("overwrite")，可以覆盖目标目录中已存在的文件。option("header", "true")用于将数据帧的列名写入文件。

请注意，上述代码中的"hadoop-cluster"和"path/to/..."应替换为实际的hadoop集群地址和文件路径。

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