pyspark怎么对一个Dataframe进行分区操作
时间: 2024-06-01 10:14:06 浏览: 20
对一个Dataframe进行分区操作可以使用repartition或coalesce函数。repartition函数会将Dataframe的分区数量增加或减少到指定的数量,可以用于增加并行度或者合并小分区。coalesce函数只能将分区数量减少到指定的数量,不能增加分区数量,适用于减少小分区个数以优化性能。例如,可以使用以下代码将Dataframe的分区数量设置为10:
df = df.repartition(10)
相关问题
pyspark dataframe怎么写入一个csv
文件?
A:
可以使用`write`方法将Pyspark DataFrame写入CSV文件。以下是一个示例代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("Write CSV").getOrCreate()
# 创建DataFrame对象
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
# 写入CSV文件
df.write.csv("path/to/output/folder")
```
通过执行上面的代码,会将DataFrame对象`df`写入到`path/to/output/folder`目录下,生成多个CSV文件,每个文件大小约为128MB。如果要生成单个CSV文件,可以使用`coalesce`方法将数据合并为单个分区,再调用`write`方法将其写入CSV文件,示例代码如下:
```python
# 将数据写入单个CSV文件
df.coalesce(1).write.format("csv").option("header",True).save("path/to/output/file.csv")
```
上述代码中,通过指定`csv`文件格式,设置`header`选项为`True`,再将数据合并为单个分区,最后将DataFrame写入CSV文件`path/to/output/file.csv`。
pyspark报错:'DataFrame' object has no attribute 'repartitionAndSortWithinPartitions'
这个错误通常是因为你尝试在一个DataFrame对象上调用不存在的方法`repartitionAndSortWithinPartitions`。这个方法是在RDD上定义的,而不是DataFrame上。
如果你想对DataFrame进行重新分区和排序,可以使用`repartition`方法来重新分区,然后使用`sortWithinPartitions`方法在每个分区内进行排序。下面是一个示例:
```
df = df.repartition(numPartitions).sortWithinPartitions("column_name")
```
其中,`numPartitions`是你想要的新分区数,`column_name`是你想要按其排序的列名。确保替换`column_name`为你实际使用的列名。
希望这可以帮助你解决问题!如果还有其他问题,请随时提问。
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