pyspark :如何按年/月/日/小时子目录写入dataframe分区？

在Pyspark中，可以使用partitionBy()方法将DataFrame按照指定的列进行分区存储。要按照年/月/日/小时子目录写入DataFrame分区，可以按照以下步骤进行操作：

首先，确保你已经导入了必要的模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import year, month, dayofmonth, hour

创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("Partitioning Example").getOrCreate()

加载或创建一个DataFrame，假设DataFrame名为df：

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path_to_csv_file")

添加一个新的列，用于存储年/月/日/小时的信息：

df_with_partitions = df.withColumn("year", year(df["timestamp_column"])) \
                       .withColumn("month", month(df["timestamp_column"])) \
                       .withColumn("day", dayofmonth(df["timestamp_column"])) \
                       .withColumn("hour", hour(df["timestamp_column"]))

这里假设timestamp_column是DataFrame中包含时间戳信息的列名。

使用partitionBy()方法将DataFrame按照年/月/日/小时进行分区存储：

df_with_partitions.write.partitionBy("year", "month", "day", "hour").format("parquet").save("output_path")

这里假设你想将DataFrame以Parquet格式存储，并将输出路径指定为output_path。

这样，DataFrame将按照年/月/日/小时的子目录结构进行存储，每个子目录对应一个分区。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云EMR（Elastic MapReduce），是一种大数据处理和分析的云服务，支持使用Pyspark进行数据处理和分析。你可以通过腾讯云EMR来运行上述代码，并将DataFrame分区存储到腾讯云对象存储（COS）中。详情请参考腾讯云EMR产品介绍：腾讯云EMR。

相关·内容

Oracle 11g 分区表创建（自动按年、月、日分区）

前言：工作中有一张表一年会增长100多万的数据，量虽然不大，可是表字段多，所以一年下来也会达到 1G，而且只增不改，故考虑使用分区表来提高查询性能，提高维护性。...2、这张表主要是查询，而且可以按分区查询，只会修改当前最新分区的数据，对以前的不怎么做删除和修改。　　3、数据量大时查询慢。　　...二、oracle 11g 如何按天、周、月、年自动分区 2.1 按年创建 numtoyminterval(1, 'year') --按年创建分区表 create table test_part ( ...NUMTODSINTERVAL(1, 'day') --按天创建分区表 create table test_part ( ID NUMBER(20) not null, REMARK VARCHAR2...NUMTODSINTERVAL (7, 'day') --按周创建分区表 create table test_part ( ID NUMBER(20) not null, REMARK VARCHAR2

3.3K1 0

PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。...还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。...下面是关于如何在 PySpark 中写入和读取 Parquet 文件的简单说明，我将在后面的部分中详细解释。...Pyspark 将 DataFrame 写入 Parquet 文件格式现在通过调用DataFrameWriter类的parquet()函数从PySpark DataFrame创建一个parquet文件...当将DataFrame写入parquet文件时，它会自动保留列名及其数据类型。Pyspark创建的每个分区文件都具有 .parquet 文件扩展名。

1K4 0

kudu介绍与操作方式

3）与imapla集成或spark集成后（dataframe）可通过标准的sql操作，使用起来很方便 4）可与spark系统集成 kudu使用时的劣势： 1）只有主键可以设置range分区，且只能由一个主键...如果你不通过imapla连接kudu，且想要查看表的元数据信息，需要用spark加载数据为dataframe，通过查看dataframe的schema查看表的元数据信息。...假设id为分区字段，需要手动设置第一个分区为1-30.第二个分区为30-60等等 5）时间格式是utc类型，需要将时间戳转化为utc类型，注意8个小时时差 2、kudu操作 2.1、pyspark连接kudu...pyspark --jars /home/oicq/guomm/kudu-spark2_2.11-1.6.0.jar # 启动 sqlContext = pyspark.sql.SQLContext...option('kudu.master', '127.0.0.1:7051').option('kudu.table', 'python-example1').mode('append').save() # 写入

7.6K5 0

kudu简介与操作方式

3）与imapla集成或spark集成后（dataframe）可通过标准的sql操作，使用起来很方便 4）可与spark系统集成 kudu使用时的劣势： 1）只有主键可以设置range分区，且只能由一个主键...如果你不通过imapla连接kudu，且想要查看表的元数据信息，需要用spark加载数据为dataframe，通过查看dataframe的schema查看表的元数据信息。...假设id为分区字段，需要手动设置第一个分区为1-30.第二个分区为30-60等等 5）时间格式是utc类型，需要将时间戳转化为utc类型，注意8个小时时差 2、kudu操作 2.1、pyspark连接...kudu pyspark --jars /home/oicq/guomm/kudu-spark2_2.11-1.6.0.jar # 启动 sqlContext = pyspark.sql.SQLContext...option('kudu.master', '127.0.0.1:7051').option('kudu.table', 'python-example1').mode('append').save() # 写入

2K5 0

Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache SparkTM 3.0.0正式发布！...同时，今年也是Spark开源10周年，这些举措反映了Spark自开源以来，是如何不断的满足更广泛的受众需求以及更多的应用场景。...例如，在Databricks，超过 90％的Spark API调用使用了DataFrame、Dataset和SQL API及通过SQL优化器优化的其他lib包。...动态分区裁剪当优化器在编译时无法识别可跳过的分区时，可以使用"动态分区裁剪"，即基于运行时推断的信息来进一步进行分区裁剪。...可观察的指标是可以在查询上定义的聚合函数（DataFrame）。一旦DataFrame执行达到一个完成点（如，完成批查询）后会发出一个事件，该事件包含了自上一个完成点以来处理的数据的指标信息。

2.3K2 0

pySpark | pySpark.Dataframe使用的坑与经历

笔者最近在尝试使用PySpark，发现pyspark.dataframe跟pandas很像，但是数据操作的功能并不强大。...或者也可以在conf/spark-defaults.conf文件中写入：spark.sql.execution.arrow.enabled=true 打开arrow可以看一下效能： ncalls...:param df: pyspark.sql.DataFrame :param n_partitions: int or None :return:...（来源：知乎：Spark 分区？）RDD 内部的数据集合在逻辑上（以及物理上）被划分成多个小集合，这样的每一个小集合被称为分区。像是下面这图中，三个 RDD，每个 RDD 内部都有两个分区。...分区的个数决定了并行计算的粒度。比如说像是下面图介个情况，多个分区并行计算，能够充分利用计算资源。

8K2 1

Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache Spark 3.0.0正式发布！...同时，今年也是Spark开源10周年，这些举措反映了Spark自开源以来，是如何不断的满足更广泛的受众需求以及更多的应用场景。...例如，在Databricks，超过 90％的Spark API调用使用了DataFrame、Dataset和SQL API及通过SQL优化器优化的其他lib包。...3.jpg 动态分区裁剪当优化器在编译时无法识别可跳过的分区时，可以使用"动态分区裁剪"，即基于运行时推断的信息来进一步进行分区裁剪。...可观察的指标是可以在查询上定义的聚合函数（DataFrame）。一旦DataFrame执行达到一个完成点（如，完成批查询）后会发出一个事件，该事件包含了自上一个完成点以来处理的数据的指标信息。

4.1K0 0

PySpark整合Apache Hudi实战

插入数据生成一些新的行程数据，加载到DataFrame中，并将DataFrame写入Hudi表 # pyspark inserts = sc....示例中提供了一个主键 (schema中的 uuid)，分区字段( region/county/city）和组合字段(schema中的 ts) 以确保行程记录在每个分区中都是唯一的。 3....查询数据将数据加载至DataFrame # pyspark tripsSnapshotDF = spark. \ read. \ format("hudi"). \ load(basePath...更新数据与插入新数据类似，还是使用DataGenerator生成更新数据，然后使用DataFrame写入Hudi表。 # pyspark updates = sc....总结本篇博文展示了如何使用pyspark来插入、删除、更新Hudi表，有pyspark和Hudi需求的小伙伴不妨一试！

1.7K2 0

PySpark——开启大数据分析师之路

当Spark遇到Python就变成了PySpark，这也是我们今天介绍的主角。 Spark目前最新版本是3.0，于今年6月16日正式发布release版。...Resilient Distributed DataSet，弹性分布式数据集）是Spark中的核心数据结构（Spark core），是完成分布式任务调度的关键，从名字缩写中可以看出其有3大特性：弹性，意味着大小可变、分区数量可变...进一步的，Spark中的其他组件依赖于RDD，例如： SQL组件中的核心数据结构是DataFrame，而DataFrame是对rdd的进一步封装。...值得一提的是这里的DataFrame实际上和Pandas或者R语言的data.frame其实是很为相近的，语法、功能、接口都有很多共同之处，但实际上这里的DataFrame支持的接口要少的多，一定程度上功能相对受限...，支持的学习算法更多，基于SQL中DataFrame数据结构，而后者则是基于原生的RDD数据结构，包含的学习算法也较少了解了这些，PySpark的核心功能和学习重点相信应该较为了然。

2.1K3 0

ubuntu学习的简单笔记

复制子目录信息。 mv：移动文件和改文件名。 rm：删除文件和目录。 rm -rf * 删除所有内容。-r是递归，-f是强制 ln：建立符号链接。...find / -name aaa.java=从根目录按文件名查找aaa.java的文件是否存在。从根目录查找很慢，最好制定路径查找。 ls -l>a.txt：列表的内容写入到文件a.txt中。...如何修改文件的访问权限? Chmod 777 文件名：所有者/所在组/其他组如何修改文件的所有者?...3日期4月份5星期如何调度多个任务同时执行？...2.date MMDDHHMMCCYY.SS月月日日时时分分年年年年.秒秒 3.cal 11 2012 ：查看2012年11月的月历。 4.cal 2008 ：查看2008年的年历。

6712 0

图解大数据 | 综合案例-使用spark分析新冠肺炎疫情数据

（5）统计截止5.19日，美国确诊人数最多的十个州。对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按确诊人数降序排列，并取前10个州。（6）统计截止5.19日，美国死亡人数最多的十个州。...对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按死亡人数降序排列，并取前10个州。（7）统计截止5.19日，美国确诊人数最少的十个州。...对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按确诊人数升序排列，并取前10个州。（8）统计截止5.19日，美国死亡人数最少的十个州。...对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按死亡人数升序排列，并取前10个州。（9）统计截止5.19日，全美和各州的病死率。...病死率 = 死亡数/确诊数，对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按公式计算。我们下面基于Spark DataFrame和Spark sql进行统计分析。

5K3 3

大数据处理中的数据倾斜问题及其解决方案：以Apache Spark为例

本文将深入探讨数据倾斜的概念、产生原因、识别方法，并通过一个现实案例分析，介绍如何在Apache Spark中有效解决数据倾斜问题，辅以代码示例，帮助读者在实践中应对这一挑战。...数据倾斜的产生原因数据倾斜可能由多种因素引起，主要包括：键值分布不均：数据按某键进行聚合操作时，若该键对应的值分布极不均匀，就会形成数据倾斜。...如何识别数据倾斜识别数据倾斜的方法主要有：观察Spark UI：在Spark Web UI上监控任务执行情况，特别关注那些运行时间异常长的任务。...解决方案一：增加分区数量原理：通过增加RDD或DataFrame的分区数量，可以减小每个分区的数据量，从而缓解数据倾斜。...代码示例：Python1from pyspark import Partitioner2from pyspark.sql.functions import col34class CustomPartitioner

6282 0

图解大数据 | 综合案例-使用Spark分析挖掘零售交易数据

/bin/pyspark （1）读取在HDFS上的文件，以csv的格式读取，得到DataFrame对象 df=spark.read.format('com.databricks.spark.csv')....import SparkContext from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StringType, DoubleType...由于统计不涉及小时和分钟数，所以只截取年月日部分，并且当数值小于10时补前置0来统一格式，期望得到年、月、日3个独立字段。...；2011年12月的销售额较低是因为数据只统计到2011/12/9 。...[69631779df155fc979c4b0561b0796ce.png] （8）日销量随时间的变化趋势下半年的日销量整体上高于上半年；2011年10月5号达到日销量的最高纪录45741件。

3.7K2 1

使用 Apache Hudi + Daft + Streamlit 构建 Lakehouse 分析应用

Daft 的查询优化器还支持分区修剪和文件修剪（通过文件级统计信息）来跳过不相关的数据文件以返回更快的结果。...源数据将是一个 CSV 文件，在创建湖仓一体表时，我们将记录写入 Parquet。...from typing import * from pyspark import Row from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions...category 字段进行分区。...下面是代码片段展示了如何使用 Daft 的查询引擎读取 Hudi 表。

1231 0

分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

自2003年Google公布了3篇大数据奠基性论文，为大数据存储及分布式处理的核心问题提供了思路：非结构化文件分布式存储（GFS）、分布式计算（MapReduce）及结构化数据存储（BigTable），...PySpark是Spark的Python API，通过Pyspark可以方便地使用 Python编写 Spark 应用程序，其支持了Spark 的大部分功能，例如 Spark SQL、DataFrame...二、PySpark分布式机器学习 2.1 PySpark机器学习库 Pyspark中支持两个机器学习库：mllib及ml，区别在于ml主要操作的是DataFrame，而mllib操作的是RDD，即二者面向的数据集不一样...相比于mllib在RDD提供的基础操作，ml在DataFrame上的抽象级别更高，数据和操作耦合度更低。注：mllib在后面的版本中可能被废弃，本文示例使用的是ml库。...spark的分布式训练的实现为数据并行：按行对数据进行分区，从而可以对数百万甚至数十亿个实例进行分布式训练。

4K2 0

NLP和客户漏斗：使用PySpark对事件进行加权

了解客户漏斗可以帮助企业了解如何有效地营销和销售其产品或服务，并确定他们可以改善客户体验的领域。...使用PySpark计算TF-IDF 为了计算一组事件的TF-IDF，我们可以使用PySpark将事件按类型分组，并计算每个类型的出现次数。...以下是一个示例，展示了如何使用PySpark在客户漏斗中的事件上实现TF-IDF加权，使用一个特定时间窗口内的客户互动的示例数据集： 1.首先，你需要安装PySpark并设置一个SparkSession...() spark = SparkSession(sc) 2.接下来，你需要将客户互动的数据集加载到PySpark DataFrame中。..."customer_interactions.csv", header=True) df.show() 3.为了在特定时间窗口内计算每个事件的TF-IDF权重，你需要使用窗口函数将数据按时间窗口进行分区

2003 0

使用Spark进行数据统计并将结果转存至MSSQL

在使用Spark读取Hive中的数据中，我们演示了如何使用python编写脚本，提交到spark，读取并输出了Hive中的数据。...1.1 Hive建表并填充测试数据本文假设你已经安装、配置好了HDFS、Hive和Spark，在Hive中创建了数据仓库Eshop，在其下创建了OrderInfo表，基于Retailer和Year进行了分区...首先下载驱动，地址是：下载 Microsoft SQL Server JDBC 驱动程序按下图选择sqljdbc_7.0.0.0_chs.tar.gz压缩包，然后点击“Next”下载：图1....DataSet相对DataFrame的优势就是取行数据时是强类型的，而在其他方面DataSet和DataFrame的API都是相似的。...from pyspark.sql import HiveContext from pyspark.sql import functions as F spark = SparkSession.builder.master

2.2K2 0

如何管理Spark的分区

我们可以通过创建一个DataFrame来说明如何对数据进行分区： scala> val x = (1 to 10).toList x: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6...repartition除了可以指定具体的分区数之外，还可以指定具体的分区字段。我们可以使用下面的示例来探究如何使用特定的列对DataFrame进行重新分区。..."), ("tony","male") ) val peopleDF = people.toDF("name","gender") 让我们按gender列对DataFrame进行分区： scala>...如何将数据写入到单个文件通过使用repartition(1)和coalesce(1))可用于将DataFrame写入到单个文件中。...通常情况下，不会只将数据写入到单个文件中，因为这样效率很低，写入速度很慢，在数据量比较大的情况，很可能会出现写入错误的情况。所以，只有当DataFrame很小时，我们才会考虑将其写入到单个文件中。

1.9K1 0

金融风控数据管理——海量金融数据离线监控方法

-1，则检查分区和当前数据时间一致，为20210210 11:00，如果是-2，则检查分区提前一小时，为20210210 10:00； day：如果偏置是-1，则检查分区和当前数据时间一致，为20210210...-10，则不生成月计算任务，注意到区别于小时表、日表、周表，偏置通常表示偏移若干个周期，但是月表例外，月表的偏置代表“几号开始计算任务”。...监控指标衍生与检查（Checker）模块监控指标衍生与检查（Checker）模块核心逻辑为：读取未检查的监控指标；按gen_procedures衍生逻辑中配置方法对监控指标衍生后，按check_strategies...Pyspark Row属性访问优化我们发现Pyspark实现的Row访问属性有效率问题（如下图，官方源码注释也承认了这一问题），row['field']需要遍历所有的列名，才能得到正确的下标，其时间复杂度是...如何在技术领域产生自己的影响力 ? 让我知道你在看 ?

2.7K1 0

pyspark 原理、源码解析与优劣势分析（2） ---- Executor 端进程间通信和序列化

Python 中调用 RDD、DataFrame 的接口后，从上文可以看出会通过 JVM 去调用到 Scala 的接口，最后执行和直接使用 Scala 并无区别。...对于直接使用 RDD 的计算，或者没有开启 spark.sql.execution.arrow.enabled 的 DataFrame，是将输入数据按行发送给 Python，可想而知，这样效率极低。...() 可以看到，每次取出一个 batch，填充给 ArrowWriter，实际数据会保存在 root 对象中，然后由 ArrowStreamWriter 将 root 对象中的整个 batch 的数据写入到...我们来看看 Python 进程收到消息后是如何反序列化的。...会将 DataFrame 以 Arrow 的方式传递给 Python 进程，Python 中会转换为 Pandas Series，传递给用户的 UDF。

1.5K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

pyspark :如何按年/月/日/小时子目录写入dataframe分区？

相关·内容

Oracle 11g 分区表创建（自动按年、月、日分区）

PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

kudu介绍与操作方式

kudu简介与操作方式

Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

pySpark | pySpark.Dataframe使用的坑与经历

Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

PySpark整合Apache Hudi实战

PySpark——开启大数据分析师之路

ubuntu学习的简单笔记

图解大数据 | 综合案例-使用spark分析新冠肺炎疫情数据

大数据处理中的数据倾斜问题及其解决方案：以Apache Spark为例

图解大数据 | 综合案例-使用Spark分析挖掘零售交易数据

使用 Apache Hudi + Daft + Streamlit 构建 Lakehouse 分析应用

分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

NLP和客户漏斗：使用PySpark对事件进行加权

使用Spark进行数据统计并将结果转存至MSSQL

如何管理Spark的分区

金融风控数据管理——海量金融数据离线监控方法

pyspark 原理、源码解析与优劣势分析（2） ---- Executor 端进程间通信和序列化

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐