spark dataFrame数据写出

SparkSQL统一API写出DataFrame数据

统一API语法：
df.write.mode().format().option(K,V).save(PATH)

• mode,传入模式字符串可选：append追加，overwrite覆盖，ignore忽略，error重复就报异常（默认的）
• format,传入格式字符串，可选：text,csv,json,parquet,orc,avro,jdbd
• 注意text源只支持单列df写出，也就是数据写出来只有一列
• option设置属性，如：.option(“sep”, “,”)，像保存csv时就可以指定它的分隔符
• save写出的路径，支持本地文件和HDFS

coding:utf8
import ...
if __name__ == '_main__':
    #O.构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        config("spark.sql.shuffle.partitions", 2).\
        getorcCreate()
    sc = spark.sparkContext
    #1.读取数据集
    schema = StructType().add("user_id",StringType(),nullable=True).\
        add("movie_id",IntegerType(),nullable=True).
        add("rank",IntegerType(),nullable=True).
        add("ts",StringType),nullable=True)
    df = spark.read.format("csv").\
        option("sep","\t").\
        option("header",False).\
        option("encoding","utf-8").\
        schema(schema=schema).\
        Load("../data/input/sql/u.data")
    #Write text写出，只能写出一个列的数据，需要将df转换为单列df
    #这里用F对象里的concat_ws函数，指定---分隔，连接指定的字段
    df.select(F.concat_ws("---","user_id","movid_id","rank","ts")).\
        write.\
        mode("overwrite").\
        format("text").\
        save("../data/output/sql/text")
    # Write csv
    df.write.mode("overwrite").\
        format("csv").\
        option("sep", ";").
        option("header", True).\
        save("../data/output/sql/csv")
    # Write json
    df.write.mode("overwrite").\
        format("json").\
        save("../data/output/sql/json")
    # Write parquet
    df.write.mode("overwrite").\
        format("parqeut").\
        save("../data/output/sql/parquet")