Pyspark将文件保存为parquet并读取

Pyspark是一个用于大数据处理的Python库，它提供了对Apache Spark的Python API的支持。在Pyspark中，我们可以使用parquet文件格式来保存和读取数据。

Parquet是一种列式存储格式，它被广泛应用于大数据处理领域。相比于传统的行式存储格式，Parquet具有更高的压缩率和查询性能。它适用于大规模数据集的存储和分析。

保存文件为parquet格式可以使用Pyspark的DataFrame API。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ParquetExample").getOrCreate()

# 读取数据文件为DataFrame
data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 将DataFrame保存为parquet文件
data.write.parquet("data.parquet")

# 读取parquet文件为DataFrame
parquet_data = spark.read.parquet("data.parquet")

# 显示DataFrame内容
parquet_data.show()

在上面的示例中，我们首先使用read.csv方法读取一个CSV文件，并将其转换为DataFrame。然后，使用write.parquet方法将DataFrame保存为parquet文件。最后，使用read.parquet方法读取parquet文件并将其转换为DataFrame。最后一行的show方法用于显示DataFrame的内容。

Pyspark还提供了其他方法来处理parquet文件，例如，我们可以使用parquet方法直接读取parquet文件为DataFrame，或者使用write.mode("append")方法将DataFrame追加到现有的parquet文件中。

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