pyspark案例系列4-dataframe输出到单个文件夹的解决方案

• 一. 需求
• 二. 解决方案
• • 2.1 dataframe写本地磁盘
  • • 2.1.1 csv文件格式
    • 2.1.1 text文件格式
  • 2.1 dataframe写HDFS
• 参考:

今天有个需求，需要将pyspark里面的dataframe输入到单个txt文件中。

我们知道pyspark是分布式的，所以写文件的时候也是多线程操作，此时就会生成多个不同的文件。

查阅资料发现保存到本地文件系统（file:///）只有再local模式下才能生效，在cluster模式下（不论是yarn-client还是yarn-cluster）都无法使用

/home/spark/dir1 这个目录由程序来创建，如果已存在会报错

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession 
    .builder 
    .appName("Python Spark SQL basic example") 
    .master("local") 
    .config("spark.some.config.option", "some-value") 
    .getOrCreate()

df1 = spark.sql("select * from test.emp")

df1.coalesce(1).write.format("csv").options(header='true', inferschema='true').save("file:///home/spark/dir1")

运行程序:
spark-submit --master local 1.py

测试记录:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession 
    .builder 
    .appName("Python Spark SQL basic example") 
    .master("local") 
    .config("spark.some.config.option", "some-value") 
    .getOrCreate()

df1 = spark.sql("select * from test.emp")

df1.coalesce(1).write.format("text").options(header='true', inferschema='true').save("file:///home/spark/dir2")

运行报错:
pyspark.sql.utils.AnalysisException: u’Text data source does not support int data type.;’

需要调整代码，写text之前将dataframe保存为字符串类型

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import concat_ws

spark = SparkSession 
    .builder 
    .appName("Python Spark SQL basic example") 
    .master("local") 
    .config("spark.some.config.option", "some-value") 
    .getOrCreate()

df1 = spark.sql("select * from test.emp")

df2 = df1.select(concat_ws(',',*df1.columns).alias('data'))

df2.coalesce(1).write.format("text").options(header='true', inferschema='true').save("file:///home/spark/dir2")

以写csv格式为例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession 
    .builder 
    .appName("Python Spark SQL basic example") 
    .master("local") 
    .config("spark.some.config.option", "some-value") 
    .getOrCreate()

df1 = spark.sql("select * from test.emp")

df1.coalesce(1).write.format("csv").options(header='true', inferschema='true').save("hdfs://hp1:8020/user/juzhen/dir1")

测试记录:

1. https://blog.csdn.net/jingyi130705008/article/details/108236217