使用拆分列将 RDD 写入 csv答案

【问题标题】：Write RDD to csv with split columns使用拆分列将 RDD 写入 csv
【发布时间】：2017-02-21 17:16:05
【问题描述】：

我刚开始使用 Pyspark，想将文件保存为 csv 而不是文本文件。我尝试使用在 Stack Overflow 上找到的几个答案，例如

def toCSVLine(data):
   return ','.join(str(d) for d in data)

然后

 rdd = lines.map(toCSVLine)
 rdd.saveAsTextFile("file.csv")

它的工作原理是我可以在 excel 中打开它，但是所有信息都放在电子表格的 A 列中。我希望能够将 rdd 中的每一列（例如（“ID”，“rating”）放入 excel 中的单独列中，因此 ID 将在 A 列中，而 rating 将在 B 列中。有办法吗？

【问题讨论】：

标签： python csv pyspark

【解决方案1】：

如果您使用的是 Spark >= 2.0 并假设您的 RDD 具有表格格式（如果您想将其保存为 CSV，则应该采用表格格式），一种方法可能是首先从 RDD 创建一个 Dataframe，然后使用 @ 987654321@ 导出为 CSV。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession(sc).getOrCreate()

df = spark.createDataframe(rdd)

df.write.csv("/path/to/file.csv", sep=',', header=True)

查看the pyspark.sql docs 了解更多选项和更多信息。

【讨论】：

有没有办法使用逗号作为分隔符而忽略引号内的逗号？
字符串中的逗号应该没问题，因为字符串应该被自动引用。你试过sep、quote、escape等选项吗？

【解决方案2】：

在 excel 中，您是在“，”上拆分文件吗？

在 excel 中，转到数据选项卡并在数据工具下选择 text to columns，然后选择 delimited 并点击下一步。然后选择 comma 作为分隔符并点击完成。

编辑

如果逗号将在您的数据中，通常最好创建一个分隔符与逗号不同的 csv。如果您正在创建 csv，请根据您的评论，只需使用不同的分隔符（例如“;”、“|”、“^”或制表符）。另一种我不太喜欢的选择是将有问题的字段包装在 "" 中，如下所示：

field0,field1,"field,2",field3

Excel 应该单独保留引号中的内容，并且只在引号之外的逗号上拆分。但这又不是我的首选解决方案。

【讨论】：

我确实尝试过这种方法，但是它将其中一行包含多个逗号的文本拆分为多个列。有没有办法在忽略引号内的逗号的情况下使用此方法？

【解决方案3】：

一种选择是将 RDD 转换为数据帧，然后另存为 CSV。

from pyspark import SparkContext
df = sqlContext.createDataFrame(rdd, ['count', 'word'])
# Write CSV (I have HDFS storage)
df.coalesce(1).write.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true').save('file:///home/username/csv_out')

请看我刚刚发布的这篇文章： How to write the resulting RDD to a csv file in Spark python

【讨论】：

这确实有效，但有没有办法让它忽略引号内的逗号？它将我需要保存在一起的一行文本分成多列，因为其中有一些逗号。
您可以使用另一个分隔符与 .option("delimiter", "|") 并在打开 Excel 时使用该分隔符
好吧，我能够让它与这段代码一起工作。感谢您的帮助。
这里的coalesce(1) 是有问题的。如果您的数据不适合一个分区怎么办？我认为跳过coalesce 并使用其他工具连接生成的文件（例如命令行上的cat 或您的标准python 文件操作）会更聪明