Pyspark -希望将SQL查询应用于pyspark数据帧
Pyspark是一种基于Python的Spark编程接口，它提供了在分布式计算框架Spark上进行数据处理和分析的能力。Pyspark可以通过使用SQL查询语言来操作和处理Pyspark数据帧，从而方便地进行数据分析和处理。
Pyspark数据帧是一种类似于关系型数据库表的数据结构，它由行和列组成，每列都有一个名称和数据类型。Pyspark数据帧可以通过执行SQL查询来筛选、过滤、聚合和排序数据，从而实现复杂的数据操作和分析。
使用Pyspark进行SQL查询有以下几个步骤：
- 导入必要的库和模块：
from pyspark.sql import SparkSession- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("SQLQueryExample").getOrCreate()- 读取数据源并创建数据帧：
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")这里的"data.csv"是数据源文件的路径，可以根据实际情况进行修改。
- 注册数据帧为临时表：
df.createOrReplaceTempView("my_table")这样就可以在后续的SQL查询中使用"my_table"作为表名。
- 执行SQL查询：
result = spark.sql("SELECT * FROM my_table WHERE column1 > 10")这里的"SELECT * FROM my_table WHERE column1 > 10"是SQL查询语句，可以根据实际需求进行修改。
- 查看查询结果：
result.show()这样就可以将查询结果打印出来。
Pyspark的优势在于它能够利用Spark的分布式计算能力，处理大规模的数据集。同时，Pyspark还提供了丰富的数据处理和分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换和统计分析。此外，Pyspark还支持与其他Python库的无缝集成，如Pandas、NumPy等。
Pyspark的应用场景包括但不限于：
- 大数据处理和分析：Pyspark可以处理大规模的结构化和非结构化数据，进行数据清洗、转换、统计分析等操作。
- 机器学习和数据挖掘：Pyspark提供了丰富的机器学习算法和工具，可以用于构建和训练大规模的机器学习模型。
- 实时数据处理：Pyspark可以与Spark Streaming结合使用，实现实时数据的处理和分析。
- 图计算：Pyspark可以与GraphX结合使用，进行大规模图计算和分析。
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在pyspark (和一般的python )中执行两个数据帧的滚动连接时，我遇到了很多问题。我希望将两个pyspark数据帧通过它们的ID和最近日期反向连接在一起(这意味着第二个数据帧中的日期不能晚于第一个数据帧中的日期)
Table_1：
Table_2：
期望的结果：
从本质上讲，我知道SQL查询可以做spark.sql(“查询”)等任何事情。我尝试了几种在spark环境下不起作用的方法。谢谢!
浏览 1提问于2020-08-08得票数 2
1回答
旋转一个流数据帧pyspark
、、、、
我有一个来自kafka的流式数据帧，我需要旋转两列。这是我目前使用的代码： streaming_df = streaming_df.groupBy('Id','Date')\
.pivot('Var')\
.agg(first('Val'))
query = streaming_df.limit(5) \
.writeStream \
.outputMode("append") \
.form
浏览 16提问于2021-07-14得票数 1
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1回答
Spark SQL更新/删除
、、、、
目前，我正在做一个使用pySpark的项目，它读取一些Hive表，将它们存储为数据帧，并且我必须对它们执行一些更新/过滤。我正在不惜一切代价避免使用Spark语法来创建一个框架，该框架只接受参数文件中的SQL，该参数文件将使用我的pySpark框架运行。
现在的问题是，我必须在我的最终数据帧上执行更新/删除查询，是否有任何可能的工作来在我的数据帧上执行这些操作？
非常感谢!
浏览 7提问于2019-11-15得票数 1
我有一个通过spark sql查询从hive datastore加载的pyspark dataframe。我知道只有当我在数据帧上调用show()这样的操作时，查询才会执行。
如果我在数据帧上多次调用一个操作，查询是否会被重新执行，或者是否可以缓存它？
浏览 26提问于2018-01-04得票数 0
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我已经使用以下代码创建了数据框： import pyspark
from pyspark.sql import functions as F
sc = pyspark.SparkContext()
spark = pyspark.sql.SparkSession(sc)
data = [('A', 'B', 1), ('A', 'B', 2), ('A', 'C', 1)]
columns = ['Column1', 'Col
浏览 12提问于2020-06-15得票数 0
我通过执行以下行创建了pyspark.sql.dataframe.DataFrame类型的数据帧：dataframe = sqlContext.sql("select * from my_data_table")
如何将其转换回可以运行sql查询的sparksql表？
浏览 0提问于2016-08-20得票数 10
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2回答
新的pyspark，并希望读取csv文件到数据帧。看起来不能读。有什么帮助吗？
from pyspark.sql import SQLContext
import pyspark
from pyspark.sql import Row
import csv
sql_c = SQLContext(sc)
rdd = sc.textFile('data.csv').map(lambda line: line.split(","))
rdd.count()
()中的Py4JJavaError回溯(最近一次调用)->1 rdd.count()
浏览 3提问于2018-05-14得票数 1
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1回答
我有一个数据帧列表，在列表的每个位置上，我有一个数据帧，我需要将所有这些数据帧合并到一个数据帧中。在我使用之前，这是在PySpark中完成的 dataframe_new =pd.concat(listName) 解决方案1 from pyspark.sql.types import *
import pyspark.sql
from pyspark.sql import SparkSession, Row
customSchema = StructType([
StructField("col1", StringType(), True),
Str
浏览 12提问于2021-01-28得票数 0
1回答
我有以下表格的火花数据格式：
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
schema_sdf_consistent = StructType([
StructField("A", DoubleType(), True),
StructField("B", DoubleType(), True),
StructField("C", DoubleType(), True),
])
sdf_consistent
浏览 2提问于2022-05-26得票数 0
我的pyspark应用程序在106，36MB的数据集(817.270条记录)上运行UDF，使用常规的python lambda函数需要大约100个小时。我已经创建了一个包含20个工作节点的Google Dataproc集群，每个工作节点有8个vCPU。但是，在执行时，总共只使用3个节点和3个vCPU。显然，我希望集群使用我提供的所有资源。
我得到的数据帧的默认分区数是8。我尝试将其重新分区到100，但集群仍然只使用3个节点和3个vCPU。此外，当我运行命令来检查spark看到的执行器数量时，它只有3个。
这是要执行的pyspark代码：
from pyspark.sql.types impor
浏览 10提问于2019-07-23得票数 4
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1回答
我有一个数据帧，我想要在其中使用pysaprk中的polyline库获取给定地理位置的lat_long +-----------------+--------------------+----------+
| vid| geolocations| trip_date|
+-----------------+--------------------+----------+
|58AC21B17LU006754|eurnE||yqU???????...|2020-02-22|
|2T3EWRFV0
浏览 30提问于2020-08-31得票数 0
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我有另一种解决方案，但我更喜欢使用PySpark 2.3来实现它。
我有一个二维PySpark数据框架，如下所示：
Date | ID
---------- | ----
08/31/2018 | 10
09/31/2018 | 10
09/01/2018 | null
09/01/2018 | null
09/01/2018 | 12
我希望通过查找过去最接近的值来替换ID空值，或者如果该值是空的，则向前看(如果它再次为空，则设置一个默认值)。
我想象过用.withColumn添加一个新列，并使用一个UDF函数来查询数据帧本身。
类似于伪代码的内容(并不完美，但它是主要思想)：
浏览 0提问于2019-02-02得票数 0
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我有csv数据，并使用read_csv创建了Pandas dataframe，并强制所有列为字符串。然后，当我尝试从Pandas数据帧创建Spark数据帧时，我得到了下面的错误消息。
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
z=pd.read_csv("mydata.csv", dtype=str)
z.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
浏览 6提问于2016-08-06得票数 33
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我尝试将Pandas数据帧转换为Pyspark数据帧，并得到以下与pyarrow相关的错误： import pandas as pd
import numpy as np
data = np.random.rand(1000000, 10)
pdf = pd.DataFrame(data, columns=list("abcdefghij"))
df = spark.createDataFrame(pdf) /usr/lib/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/session.py:714: UserWarning: creat
浏览 30提问于2020-06-29得票数 2
1回答
def fun_1(csv):
# returns int[] of length = Number of New Lines in String csv
def fun_2(csv): # My WorkArround to Pass one CSV Line at One Time
return fun_1(csv)[0]
输入数据帧为df
+----+----+-----+
|col1|col2|CSVs |
+----+----+-----+
| 1| a|2,0,1|
| 2| b|2,0,2|
| 3| c|2,0,3|
| 4|
浏览 0提问于2020-09-17得票数 2
我在python中有一个pySpark数据帧- from pyspark.sql.functions import col
dataset = sqlContext.range(0, 100).select((col("id") % 3).alias("key")) 列名是key，我想使用变量选择此列。 myvar = "key" 现在，我希望在select语句中使用myvar变量来选择此列 我试过了 dataset.createOrReplaceTempView("dataset")
spark.sql(" selec
浏览 12提问于2019-09-13得票数 5
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我想在两个数据帧之间执行左连接，但是列并不完全匹配。第一个数据帧中的联接列相对于第二个数据帧有一个额外的后缀。
from pyspark import SparkContext
import pyspark.sql.functions as f
sc = SparkContext()
df1 = sc.parallelize([
['AB-101-1', 'el1', 1.5],
['ABC-1020-1', 'el2', 1.3],
['AC-1030-1', 'el3'
浏览 1提问于2017-08-08得票数 3
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1回答
我有一个脚本与下面的设置。
我正在使用：
1)用于拉取数据的Spark数据帧2)在初始聚合后转换为pandas数据帧3)想要转换回Spark以写入HDFS
从spark --> Pandas的转换很简单，但我正在为如何将Pandas数据帧转换回Spark而苦苦挣扎。
你能给点建议吗？
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as sqlfunc
from pyspark.sql.types import *
import argparse, sys
from pyspark.sql import
浏览 1提问于2018-10-23得票数 15
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1回答
因此，我在Azure Databricks笔记本中运行一些脚本。我正在使用pySpark查询表中的一些数据。 query = """secret sql query""".format(ids)
try:
DF_sql = spark.sql(query) 该查询没有提示任何错误，但随后我尝试将其转换为pandas数据帧 DF_pd = DF_sql.toPandas() 但是我一直收到这个错误： UserWarning: toPandas attempted Arrow optimization because 'spark.
浏览 51提问于2020-07-08得票数 1
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我计划将spark数据帧保存到hive表中，这样我就可以查询它们并从中提取纬度和经度，因为Spark数据帧是不可迭代的。
使用jupyter中的pyspark，我编写了以下代码来创建spark会话：
import findspark
findspark.init()
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
#readmultiple csv with pyspark
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Pyth
浏览 3提问于2018-05-30得票数 1
2回答
SparkSQL查询数据帧
、、、、
我将一个熊猫数据帧转换成spark sql表。我是SQL的新手，想从表中选择关键的'code‘。 查询 sqlContext.sql("""SELECT `classification` FROM psyc""").show() 查询响应 +--------------------+
| classification|
+--------------------+
|[{'code': '3297',...|
|[{'code': '3410',...|
|[{&
浏览 13提问于2020-01-29得票数 0
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1回答
我已经用python写了一些带有sql上下文的代码，即pyspark，通过将csv转换为pyspark dataframe来对csv执行一些操作(df操作，如预处理、重命名列名、创建新列并将其附加到相同的dataframe中等)。我希望为它编写单元测试用例。我没有在数据帧上编写单元测试用例的想法。有谁能帮我在pyspark的dataframe上写单元测试用例吗？或者给我一些数据帧上的测试用例的来源？
浏览 1提问于2016-04-14得票数 3
由于在spark中没有对读取excel文件的开箱即用的支持，所以我首先将excel文件读取到pandas数据帧中，然后尝试将pandas数据帧转换为spark数据帧，但我得到了以下错误(我使用spark 1.5.1)
import pandas as pd
from pandas import ExcelFile
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
pdf=pd.read_excel('/home/testdata/tes
浏览 0提问于2016-01-15得票数 2
我是来自pyspark的pandas的初学者，我想用pandas编写以下sql查询：
select sum(col) as sum_col, count(other_col) as count_other_col from pandas_df
我想让它返回一个新的数据帧。
谢谢。
我发现了返回计数或合计的代码，但从未在新的数据帧中返回过
浏览 13提问于2019-08-02得票数 0
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我尝试通过json数据(使用spark.sql)在pyspark数据帧中查询hive表，但出现了以下错误 ERROR log: error in initSerDe: java.lang.ClassNotFoundException Class org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe not foundjava.lang.ClassNotFoundException: Class org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe not found
浏览 28提问于2020-07-16得票数 0
2回答
下面是我通过python在dataframe中使用sql的脚本：
pyspark --packages com.databricks:spark-csv_2.10:1.4.0
from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
df = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load('file:///root/Dow
浏览 1提问于2017-01-02得票数 1
回答已采纳
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
我试图将数据帧转换为df.column.cast(ShortType())，但当我尝试插入数据99999时，它正在转换为null而不会抛出任何错误，所以您能否建议在转换时抛出错误的任何方法。
浏览 0提问于2021-05-17得票数 0
我有一个数据帧 import os, sys
import json, time, random, string, requests
import pyodbc
from pyspark import SparkConf, SparkContext, SQLContext
from pyspark.sql.functions import explode, col, from_json, lit
from pyspark.sql import functions as f
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types
浏览 28提问于2020-10-06得票数 0
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1回答
我正在从一个Hive表中获取一些数据：
df = sqlContext.sql('select shubiru, date from thebigtable bt where bt.num > 10 ')
df.show() # here the query is processed and the results shown
而且它运行得很好。现在我想在df上操作，但每次我在df上执行操作时，它都会再次对Hive运行查询：
import pyspark.sql.functions as func
from datetime import datetime
from py
浏览 1提问于2016-03-29得票数 1
我有一个pyspark df，他的模式如下所示
root
|-- company: struct (nullable = true)
| |-- 0: string (nullable = true)
| |-- 1: string (nullable = true)
| |-- 10: string (nullable = true)
| |-- 100: string (nullable = true)
| |-- 101: string (nullable = true)
| |-- 102: string (nullable = tr
浏览 11提问于2020-03-14得票数 1
我正在处理一个包含两列的数据帧: uni_key和createdDate。我运行了一个SQL查询并将结果保存到a中，现在我希望将这些结果保存到csv文件中。有没有办法做到这一点？下面是一个代码片段：
import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext, Row
import csv
if len(sys.argv) != 2:
print("Usage: cleaning_date.py <file>")
exit(-1)
sc = Sp
浏览 2提问于2017-04-17得票数 1
回答已采纳
2回答
从pyspark.sql查询中获取有效json文档的最佳方式是什么？例如，如果我运行：
spark.sql("show tables")
我看到它返回一个数据帧，我可以在上面调用'toJSON‘来获取一个RDD。但我找不到一种好的方法将其转换为json文档。我对它调用了'collect()‘，但它没有返回有效的json，而且似乎不是将dataframe转换为json的最有效的方法。
浏览 19提问于2019-08-23得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用pyspark将一个数据帧追加到redshift表中。 我做错了什么？ 该表已经存在，并且已经包含一些数据。 myDf.write \
.format("com.databricks.spark.redshift") \
.option("url", JDBC_REDSHIFT) \
.option('forward_spark_s3_credentials', "true") \
.option("dbtable", MY_TABLE) \
.option("tempdir",&#
浏览 22提问于2019-01-16得票数 3
我无法计算列名称中包含点的pyspark数据帧的approxQuantile。 例如，数据帧模式是 root
|-- col.dot: double (nullable = true) 那我就不能 df.approxQuantile(('`col.dot`'), [0.5], 0.25) 导致错误: pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException：‘字段"col.dot“不存在。\n可用字段: col.dot’ 我也试过 df.approxQuantile(('col.dot'), [0.5], 0.25) 这会
浏览 7提问于2019-06-12得票数 1
1回答
我有一个代码，它工作良好，但使用熊猫数据帧组处理。但是，由于文件很大(>7000万组)，我需要转换代码以使用PYSPARK数据帧。下面是使用熊猫数据和小示例数据的原始代码：
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
df = pd.DataFrame({
'y0': np.random.randn(20),
'y1': np.random.randn(20),
'x0': np.random.randn(20),
'x1&
浏览 3提问于2017-09-15得票数 4
我从一个pyspark dataframe开始，在对它使用.take()之后转换成一个列表。我怎么才能保持它是pyspark数据帧呢？
df1 = Ce_clean
print(type(df1))
df1 = df1.take(1000)
print(type(df1))
<class 'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>
<class 'list'>
浏览 1提问于2020-09-17得票数 1
1回答
我在逗号分隔的文件中有数据，我已经将其加载到spark数据框中:数据如下：
A B C
1 2 3
4 5 6
7 8 9
我想在spark中使用pyspark将上面的数据帧转换为：
A B C
A_1 B_2 C_3
A_4 B_5 C_6
--------------
然后使用pyspark将其转换为list of list：
[[ A_1 , B_2 , C_3],[A_4 , B_5 , C_6]]
然后在上述数据集上使用pyspark运行FP增长算法。
我尝试过的代码如下：
from pyspark.sql.functions im
浏览 8提问于2019-08-12得票数 1
回答已采纳
我是新来齐柏林飞艇的。我有一个用例，其中我有一个熊猫数据帧。我需要使用齐柏林飞艇的内置图表来可视化集合。我在这里没有明确的方法。我的理解是，如果数据是RDD格式，我们可以使用zeppelin可视化数据。首先，我尝试将pandas的数据帧转换为spark的数据帧，但失败了
%pyspark
import pandas as pd
from pyspark.sql import SQLContext
print sc
df = pd.DataFrame([("foo", 1), ("bar", 2)], columns=("k", "v
浏览 0提问于2015-10-06得票数 17
我有一个Pyspark Dataframe，格式如下：
+------------+---------+
| date | query |
+------------+---------+
| 2011-08-11 | Query 1 |
| 2011-08-11 | Query 1 |
| 2011-08-11 | Query 2 |
| 2011-08-12 | Query 3 |
| 2011-08-12 | Query 3 |
| 2011-08-13 | Query 1 |
+------------+---------+
我需要对其进行转换，将每个唯一查询转换为一个
浏览 2提问于2017-06-07得票数 1
回答已采纳
我在Azure SQL Server数据库中有一个表，该表是从我的Dataframe填充的。我想使用pyspark / pandas基于多条件数据库来更新这个表。我是PySpark / Databricks / Pandas的新手，有人能告诉我如何更新表吗？我已经将数据插入到表中-我可以想到的一种解决方案是将表中的数据加载到数据帧中，然后将新文件合并到相同的数据帧中，然后从表中删除数据并插入此数据帧。如果这是正确的方法，那么在上述场景中，我们如何从数据库表中删除数据？
浏览 2提问于2020-04-20得票数 0
我之前发布了这个问题，并得到了一些使用PySpark的建议。
下面的压缩文件()包含一个名为data的文件夹，其中包含大约130,000个csv文件。我想把它们合并到一个单独的数据帧中。我有16 of的RAM，当我访问前几百个文件时，我一直在耗尽RAM。这些文件的总大小只有300-400MB的数据。
如果您打开任何csv文件，您可以看到它们都具有相同的格式，第一列用于日期，第二列用于数据系列。
所以现在我改用PySpark，但是我不知道连接所有文件的最有效的方法是什么，对于pandas数据帧，我会像这样连接单个帧的列表，因为我想让它们在日期上合并：
bigframe = pd.concat(
浏览 14提问于2020-02-17得票数 2
回答已采纳
1回答
我才刚刚开始深入了解Pyspark。
这里有一个数据集，其中包含一些我将在下面演示的值，以询问我无法创建的查询。
这是一个包含大约20K行的实际数据集的示例。我在pyspark shell中将这个CSV文件作为数据帧读取。尝试在此数据上转换一些基本的SQL查询以获得实际操作。下面是一个我不能回答的问题：
1. Which country has the least number of Government Type (4th Column).
还有一些我自己手动创建的查询，我可以用SQL执行，但我只是被困在理解其中的一个上。如果我对此有了一个想法，它将与解决其他问题相当相关。
这是我
浏览 17提问于2019-11-11得票数 0
回答已采纳
我想保存一个使用SQLContext拉取数据的数据帧，并将其保存到c驱动器中的.csv文件中。我正在使用Zeppelin来运行我的代码。
下面的代码运行了，但是我在指定的位置看不到文件。SQLContect中的select查询正在从配置单元DB拉取数据。
%spark.pyspark
df = sqlContext.sql("SELECT * from TEST")
df.write.format("csv").mode("overwrite").save("\Users\testuser\testfolder\test.csv"
浏览 1提问于2020-05-25得票数 0
1回答
我正在使用Pyspark版本1.6处理Pyspark数据帧。在将此数据框导出到.CSV文件之前，我需要根据特定条件对特定列使用LIKE和OR运算符过滤数据。为了向您介绍我到目前为止所做的工作，我从多个.JSON文件创建了初始数据帧。此数据框已子集，因此仅包含所需的列。然后创建了一个sqlContext临时表。到目前为止，我已经尝试了两种不同的方法，使用sqlContext和使用Pyspark方法。
sqlContext方法：
df_filtered = sqlContext.sql("SELECT * from df WHERE text LIKE '#abc' OR
浏览 0提问于2017-07-27得票数 0
回答已采纳
我使用Cloudera发行版Spark 2.1.0在多节点集群上操作，它的配置单元分区是Kerberized的。我的查询相当复杂(三个表，包含两个连续聚合的嵌套子查询)，在写入PySpark数据帧之前，我在SQL中运行聚合步骤时遇到了GSSException问题。对dataframe的操作需要30到45分钟，并尝试将dataframe缓存或写入到parquet调用完整的谱系，并带有Kerberos警告：
18/08/21 19:58:48 WARN security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as:our_user (au
浏览 3提问于2018-08-23得票数 0
我有一个13M行的pyspark数据帧，我想把它转换成pandas数据帧。然后，将根据其他参数以不同的频率(例如1秒、1分钟、10分钟)对数据帧进行重新采样以进行进一步分析。
从文献[，]中，我发现使用以下任何一行都可以加快pyspark到pandas数据帧之间的转换：
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")
但是，
浏览 11提问于2021-11-19得票数 0
0回答
当在另一个数据帧上执行UDF时，如何引用一个pyspark数据帧？
这里有一个虚拟的例子。我正在创建两个数据帧scores和lastnames，每个数据帧中都有一个列，该列在两个数据帧中是相同的。在scores上应用的UDF中，我希望过滤lastnames并返回在lastname中找到的字符串。
from pyspark import SparkContext
from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
sc = SparkContext(&#
浏览 6提问于2016-12-30得票数 6
回答已采纳
我正在尝试从pandas数据帧创建一个pyspark数据帧。
import pandas as pd
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, DoubleType
a_dict = {0: [(0, 9.821), (1, 82.185)]}
a_pd = pd.DataFrame.from_dict(a_dict.items())
a_pd.columns = ["row_num", "val"]
a_str = StructType([StructField
浏览 0提问于2020-10-26得票数 0
我有一个从熊猫数据帧创建的样本spark数据帧-
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.config(&
浏览 3提问于2020-09-09得票数 0
1回答
我有两个spark数据帧df1和df2。我尝试将它们写到两个不同的文件路径。有人能告诉我，写操作是同步进行还是异步进行？这是因为它们是两个不同的数据帧写入两个不同的路径，写入是同时发生，还是必须等到它完成df1写出后才开始写df2？
示例代码：
更新添加的导入库：
import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueConte
浏览 15提问于2020-02-17得票数 0
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