df.write.json(mode=)
时间: 2024-01-15 19:05:02 浏览: 24
`df.write.json(mode=)`是将DataFrame对象写入JSON格式的文件的方法,其中`mode`参数用于指定写入模式。该参数可以取以下三个值之一:
1. `append`:将DataFrame追加到现有文件中,如果文件不存在则创建一个新文件。
2. `overwrite`:覆盖现有文件,如果文件不存在则创建一个新文件。
3. `ignore`:如果文件已经存在,则忽略写操作。
例如,以下代码将DataFrame对象`df`写入JSON文件`output.json`中,并覆盖现有文件:
```
df.write.json("output.json", mode="overwrite")
```
如果文件`output.json`不存在,则会创建一个新文件。如果文件已经存在,则会覆盖原有内容。
相关问题
spark-submit运行Python代码的结构如下,出现了数据倾斜问题,即每次访问接口,得到的json数据量不同,该如何修改代码结构:a = [] b = [] for url in url_list: response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) # 对Data做相关数据处理 ...... a.append(data['data']['key1']) b.append(data['data']['key2']) answer_pd= pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) dt = 'database.table' # 数据库和表名 hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") hc.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)
为了解决数据倾斜问题,可以考虑对URL列表进行分片,然后将每个分片中的URL并行处理。这样可以将请求并行化,减少数据倾斜现象的影响。下面是修改后的代码结构:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
import pandas as pd
# 将URL列表进行分片,每个分片包含一部分URL
sliced_url_list = [url_list[i:i+slice_size] for i in range(0, len(url_list), slice_size)]
spark = SparkSession.builder \
.appName("APP") \
.master("yarn") \
.getOrCreate()
for sliced_urls in sliced_url_list:
# 将sliced_urls转化为一个RDD
rdd = spark.sparkContext.parallelize(sliced_urls)
# 使用flatMap函数对每个URL发送HTTP请求并处理数据
result_rdd = rdd.flatMap(lambda url: process_url(url, params))
# 将result_rdd转化为DataFrame
df = result_rdd.toDF(["a", "b"])
# 将DataFrame写入Hive表
dt = 'database.table' # 数据库和表名
df.write.mode("append").insertInto(dt)
spark.stop()
```
在上述代码中,我们将URL列表进行分片,并使用`parallelize`方法将每个分片转化为一个RDD。然后,使用`flatMap`函数对每个URL进行处理,并生成一个包含"a"和"b"字段的RDD(即`result_rdd`)。接着,将`result_rdd`转化为DataFrame,并使用`insertInto`方法将DataFrame写入Hive表。
这样,通过将URL分片并行处理,可以减少数据倾斜问题的影响,并提高处理效率。注意,`process_url`函数需要根据实际需求进行实现,以实现对URL的处理和数据提取。
spark = SparkSession.builder. \ master("local[*]"). \ appName("SparkSQL_Example"). \ config("spark.sql.shuffle.partitions", 2). \ config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse"). \ config("hive.metastore.uris", "thrift://node1:9083"). \ enableHiveSupport(). \ getOrCreate() df = spark.read.format("json"). \ load("../data/mini.json"). \ dropna(thresh=1, subset=["storeProvince"]). \ filter("storeProvince != 'null'"). \ filter("receivable<10000"). \ select("receivable", "storeProvince", "dateTS", "storeID", "payType") # TODO 需求一: 各省销售额统计 province_sale_df = df.groupBy("storeProvince"). \ sum("receivable"). \ withColumn("sum(receivable)", f.round("sum(receivable)", 2)). \ orderBy("sum(receivable)", ascending=False). \ show() print(type(province_sale_df)) province_sale_df.write.mode("overwrite").\ format("jdbc").\ option("url", "jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8").\ option("dbtable", "province_sale").\ option("user", "root").\ option("password", "123456").\ option("encoding", "utf-8").\ save()
在这段代码中,您正在使用SparkSession创建一个Spark应用程序,并将其连接到本地[*]主机。然后,您正在加载一个JSON文件,并在其中进行一些数据清理和筛选,然后将其分组,并按销售额对各省进行排序。接下来,您正在使用JDBC将此数据写入MySQL数据库表中。
但是,您在DataFrame上调用了`show()`方法,该方法返回的是一个DataFrame并非写入的内容,因此在尝试将其写入MySQL数据库之前,您需要将其保存到一个变量中。例如,您可以将`province_sale_df`变量中的结果保存到一个新的DataFrame中,然后将其写入MySQL数据库:
```
province_sale_result_df = df.groupBy("storeProvince") \
.sum("receivable") \
.withColumn("sum(receivable)", f.round("sum(receivable)", 2)) \
.orderBy("sum(receivable)", ascending=False)
province_sale_result_df.show()
province_sale_result_df.write.mode("overwrite") \
.format("jdbc") \
.option("url", "jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8") \
.option("dbtable", "province_sale") \
.option("user", "root") \
.option("password", "123456") \
.option("encoding", "utf-8") \
.save()
```
这样就可以将结果保存到MySQL数据库中了。