spark.read.parquet

时间: 2023-04-24 17:06:22 浏览: 303
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Spark-SQL外部数据源.md

spark.read.parquet是Spark中用于读取Parquet格式文件的API。Parquet是一种列式存储格式，可以高效地存储和处理大规模数据。Spark支持读取和写入Parquet格式文件，可以通过spark.read.parquet读取Parquet文件并将其转换为DataFrame。
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from pyspark import SparkConf from pyspark.sql import SparkSession import pyspark.sql.functions as f def data_process(raw_data_path): spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate() business = spark.read.json(raw_data_path) split_col = f.split(business['categories'], ',') business = business.withColumn("categories", split_col).filter(business["city"] != "").dropna() business.createOrReplaceTempView("business") b_etl = spark.sql("SELECT business_id, name, city, state, latitude, longitude, stars, review_count, is_open, categories, attributes FROM business").cache() b_etl.createOrReplaceTempView("b_etl") outlier = spark.sql( "SELECT b1.business_id, SQRT(POWER(b1.latitude - b2.avg_lat, 2) + POWER(b1.longitude - b2.avg_long, 2)) \ as dist FROM b_etl b1 INNER JOIN (SELECT state, AVG(latitude) as avg_lat, AVG(longitude) as avg_long \ FROM b_etl GROUP BY state) b2 ON b1.state = b2.state ORDER BY dist DESC") outlier.createOrReplaceTempView("outlier") joined = spark.sql("SELECT b.* FROM b_etl b INNER JOIN outlier o ON b.business_id = o.business_id WHERE o.dist<10") joined.write.parquet("file:///home/hadoop/wangyingmin/yelp-etl/business_etl", mode="overwrite") if __name__ == "__main__": raw_hdfs_path = 'file:///home/hadoop/wangyingmin/yelp_academic_dataset_business.json' print("Start cleaning raw data!") data_process(raw_hdfs_path) print("Successfully done")注释

这是一段使用 PySpark 进行数据清洗和处理的代码。具体来说，代码包含以下步骤： 1. 创建一个 ...6. 将最终数据集保存为 Parquet 格式文件。 代码中还包含了一些注释，对代码的每个步骤进行了简单的说明。

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DataFrame df = spark.read() .format("jdbc") .option("url", "jdbc:hive2://your_hive_host:port") .option("dbtable", sqlQuery) .option("user", "your_username") .option("password", "your_password") ...

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