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- 一、普通文件输出方式
- 二、保存到数据库中
- 三、保存到hive中
一、普通文件输出方式
方式一:给定输出数据源的类型和地址
df.write.format("json").save(path) df.write.format("csv").save(path) df.write.format("parquet").save(path)
方式二:直接调用对应数据源类型的方法
df.write.json(path) df.write.csv(path) df.write.parquet(path)
append: 追加模式,当数据存在时,继续追加
overwrite: 覆写模式,当数据存在时,覆写以前数据,存储当前最新数据;error/errorifexists: 如果目标存在就报错,默认的模式ignore: 忽略,数据存在时不做任何操作代码编写模板:
df.write.mode(saveMode="append").format("csv").save(path)
代码演示普通的文件输出格式:
import ojss from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == '__main__': # 配置环境 os.environ['Java_HOME'] = 'C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_241' # 配置Hadoop的路径,就是前面解压的那个路径 os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:/hadoop-3.3.1' # 配置base环境python解析器的路径 os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe' # 配置base环境Python解析器的路径 os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe' spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("").config( "spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate() df = spark.read.json("../../datas/person.json") # 获取年龄最大的人的名字 df.createOrReplaceTempView("persons") rsDf = spark.sql(""" select name,age from persons where age = (select max(age) from persons) """) # 将结果打印到控制台 #rsDf.write.format("console").save() #rsDf.write.json("../../datas/result",mode="overwrite") #rsDf.write.mode(saveMode='overwrite').format("json").save("../../datas/result") #rsDf.write.mode(saveMode='overwrite').format("csv").save("../../datas/result1") #rsDf.write.mode(saveMode='overwrite').format("parquet").save("../../datas/result2") #rsDf.write.mode(saveMode='append').format("csv").save("../../datas/result1") # text 保存路径为hdfs 直接报错,不支持 #rsDf.write.mode(saveMode='overwrite').text("hdfs://bigdata01:9820/result") #rsDf.write.orc("hdfs://bigdata01:9820/result",mode="overwrite") rsDf.write.parquet("hdfs://bigdata01:9820/result", mode="overwrite") spark.stop()
二、保存到数据库中
代码演示:
import os # 导入pyspark模块 from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == '__main__': # 配置环境 os.environ['JAVA_HOME'] = 'D:\Download\Java\JDK' # 配置Hadoop的路径,就是前面解压的那个路径 os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:\\bigdata\hadoop-3.3.1\hadoop-3.3.1' # 配置base环境Python解析器的路径 os.environ['PYSPARK_PYTHON'] =android 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe' # 配置base环境Python解析器的路径 os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe' spark = SparkSession.builder.master('local[*]').appName('').config("spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate() df5 = spark.read.format("csv").option("sep", "\t").load("../../datas/zuoye/emp.tsv")\ .toDF('eid','ename','salary','sal','dept_id') df5.createOrReplaceTempView('emp') rsDf = spark.sql("select * from emp") rsDf.write.format("jdbc") \ .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver") \ .option("url", "jdbc:mysql://bigdata01:3306/mysql") \ .option("user", "root") \ .option("password", "123456") \ .option("dbtable", "emp1") \ .save(mode="overwrite") spark.stop() # 使用完后,记得关闭
三、保存到hive中
代码演示:
import os # 导入pyspark模块 from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == '__main__': # 配置环境 os.environ['JAVA_HOMEandroid'] = 'D:\Download\Java\JDK' # 配置Hadoop的路径,就是前面解压的那个路径 os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:\\bigdata\hadoop-3.3.http://www.devze.com1\hadoop-3.3.1' # 配置base环境Python解析器的路径 os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe' # 配置base环境Python解析器的路径 os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe' os.environ['HADOOP_USER_NAME'] = 'root' spark = SparkSession \ .builder \ .appName("HiveAPP") \ .master("local[2]") \ .config("spark.sql.warehouse.dir", 'hdfs://bigdata01:9820/user/hive/warehouse') \ .config('hive.metastore.uris', 'thrift://bigdata01:9083') \ .config("spark.sql.shuffle.partitions", 2) \ .enableHiveSupport() \ .getjavascriptOrCreate() df5 = spark.read.format("csv").option("sep", "\t").load("../../datas/zuoye/emp.tsv") \ .toDF('eid', 'ename', 'salary', 'sal', 'dept_id') df5.createOrReplaceTempView('emp') rsDf = spark.sql("select * from emp") rsDf.write.saveAsTable("spark.emp") spark.stop() # 使用完后,记得关闭
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