Pyspark - 将数据帧写入 2 个不同的 csv 文件答案

【问题标题】：Pyspark - write a dataframe into 2 different csv filesPyspark - 将数据帧写入 2 个不同的 csv 文件
【发布时间】：2017-09-13 13:35:49
【问题描述】：

我想将单个 DataFrame 保存到 2 个不同的 csv 文件中（拆分 DataFrame）——一个只包含标题，另一个包含其余的行。

我想将这 2 个文件保存在同一目录下，因此如果可能，Spark 处理所有逻辑将是最好的选择，而不是使用 pandas 拆分 csv 文件。

最有效的方法是什么？

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

只需进行子进程调用并使用 bash 进行。这样应该更容易。
@philantrovert 例如，处理 ~1TB 文件可能会很慢，即使使用 bash ;)

标签： python apache-spark pyspark

【解决方案1】：

假设您有一个名为“df”的数据集。

您可以：选项一：写两次：

df.write.(...).option("header", "false").csv(....)
df.take(1).option("header", "true").csv() // as far as I remember, someone had problems with saving DataFrame without rows -> you must write at least one row and then manually cut this row using normal Java or Python file API

或者您可以使用 header = true 编写一次，然后使用普通 Java API 手动剪切标题并将其放入新文件中

【讨论】：

感谢您的回答。还有一个问题，Spark 不会将 2 个文件写入不同的目录吗？是否可以将它们保存在同一目录中？
第二行不会写两行吗？ take(1) 会获取第一行数据，header, true 也会写入标题？
@Young 您应该写入单独的文件夹，然后移动文件。不幸的是，文件的分区方式与 DataFrame 完全相同。如果要将所有内容保存在一个文件中，请记住使用repartition(1)
@philantrovert 正如评论中所说 - 有一个关于 SO 的问题（我现在找不到它），如果 DataFrame 为空，Spark 不会保存标头。所以我们必须至少得到 1 行，然后使用标准 API 手动剪切这一行，而不是 Spark。但是，只有一行，它会简单得多

【解决方案2】：

数据，无标题：

df.to_csv("filename.csv", header=False)

标题，无数据：

df_new = pd.DataFrame(data=None, columns=df_old.columns) # data=None makes sure no rows are copied to the new dataframe
df_new.to_csv("filename.csv")

【讨论】：

它；没关系，但是 - 根据 JavaDoc.. PythonDoc？ ;) " .. note:: 这种方法只应在生成的 Pandas 的 DataFrame 很小的情况下使用，因为所有数据都加载到驱动程序的内存中。"