PySpark - partitionBy 到 S3 处理特殊字符答案

【问题标题】：PySpark - partitionBy to S3 handle special characterPySpark - partitionBy 到 S3 处理特殊字符
【发布时间】：2020-05-27 07:57:07
【问题描述】：

我的数据框中有一个名为target_col_a 的列，其时间戳值已转换为字符串，例如2020-05-27 08:00:00.

然后我partitionBy这个专栏如下。

target_dataset \
    .write.mode('overwrite') \
    .format('parquet') \
    .partitionBy('target_col_a') \
    .save('s3://my-bucket/my-path')

但是，我的 s3 路径变成了 s3://my-bucket/my-path/target_col_a=2020-05-27 08%3A00%3A00/part-0-file1.snappy.parquet

有没有办法输出没有%3A的分区并保留:？

注意：当我使用 Glue native DynamicFrame 写入 S3 或 Redshift UNLOAD 写入 S3 时，分区会根据需要进行（没有 %3A 和 :），例如

glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame = target_dataset,
    connection_type = "s3",
    connection_options = {
        "path": "s3://my-bucket/my-path/",
        "partitionKeys": ["target_col_a"]},
    format = "parquet",
    transformation_ctx = "datasink2"
)

【问题讨论】：

标签： amazon-web-services amazon-s3 pyspark

【解决方案1】：

简短的回答是不，你不能。

Pyspark 使用 hadoop 客户端库进行输入和输出。这些库使用Java URI package 创建路径。空格和冒号不是有效的 URI 字符，因此在写入之前它们是 URL encoded。 Pyspark 将在读取数据集时自动处理解码，但如果您想访问 Spark 或 Hadoop 之外的数据集，则需要 URL decode 列值。

【讨论】：

【解决方案2】：

空格和: 等特殊字符不能成为任何S3 URI 的一部分。即使有些方法设法创建了一个，您以后每次使用它们时都会遇到困难。

最好将这些字符替换为 URI 可接受的字符。

您应该遵循本段中描述的密钥名称约定，称为 Amazon S3 的 Object Key Guidelines。

以下字符集通常可以安全地用于键名：

字母数字字符 [0-9a-zA-Z]

特殊字符 !, -, _, ., *, ', (, and )

【讨论】：