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Spark 2.1 :如何在DataFrameWriter partitionBy中提供多个列

在Spark 2.1中,可以通过在DataFrameWriter的partitionBy方法中提供多个列来进行分区。

DataFrameWriter是用于将DataFrame写入外部存储系统的API。partitionBy方法用于指定分区列,将数据按照指定的列进行分区存储。

以下是在DataFrameWriter partitionBy中提供多个列的示例代码:

代码语言:scala
复制
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark 2.1 PartitionBy Example")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 创建一个示例DataFrame
val data = Seq(
  ("Alice", "Sales", 5000),
  ("Bob", "IT", 3000),
  ("Charlie", "Marketing", 2000),
  ("David", "Sales", 4000),
  ("Eva", "IT", 6000)
)
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("Name", "Department", "Salary")

// 将数据按照Name和Department两列进行分区存储
df.write
  .partitionBy("Name", "Department")
  .csv("path/to/output")

在上述示例中,我们创建了一个包含Name、Department和Salary三列的DataFrame。然后,我们使用partitionBy方法将数据按照Name和Department两列进行分区存储,并将结果写入到指定的输出路径。

这样,输出路径下的文件夹结构将会按照分区列的值进行组织,例如:

代码语言:txt
复制
path/to/output/Name=Alice/Department=Sales/part-00000.csv
path/to/output/Name=Bob/Department=IT/part-00000.csv
path/to/output/Name=Charlie/Department=Marketing/part-00000.csv
path/to/output/Name=David/Department=Sales/part-00000.csv
path/to/output/Name=Eva/Department=IT/part-00000.csv

这种分区存储的方式可以提高查询效率,因为可以仅读取特定分区的数据。

腾讯云相关产品中,可以使用腾讯云的分布式计算服务Tencent Cloud TKE来部署和管理Spark集群,使用腾讯云对象存储COS来存储分区后的数据。具体产品介绍和链接如下:

请注意,以上仅为示例,实际选择云计算品牌商和产品应根据具体需求和情况进行评估和选择。

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