如何将 RDD 保存到单个镶木地板文件中？答案

【问题标题】：How can i save RDD to a single parquet file?如何将 RDD 保存到单个镶木地板文件中？
【发布时间】：2016-10-04 17:20:43
【问题描述】：

我使用 pyspark 2.0、hadoop 2.7.2。这是我的代码：

def func(df):
    new_df = pd.DataFrame(df['id'])
    new_df['num'] = new_df['num'] * 12
    return new_df

set = sqlContext.read.parquet("data_set.parquet")
columns = set.columns
map_res = set.rdd.mapPartitions(lambda iter_: func(pd.DataFrame(list(iter_), 
                                                   columns=columns)))

现在，我需要将 map_res RDD 保存为 parquet 文件 new.parquet。有什么办法可以在保存之前不创建大型数据框的情况下做到这一点？或者有没有可能单独保存RDD的每个分区，然后合并所有保存的文件？

附：由于它的大小非常大，我想在不创建数据框的情况下进行管理。

【问题讨论】：

@santon 似乎需要将所有单个数据帧合并成一个保留模式的大数据帧。将它们保留为 RDD 的元素将不允许像使用 DataFrame 那样对结果进行操作。
@ИванСудос 正确，所以我不希望所有数据都移动到一个节点
@santon 当您将管道制作为单个镶木地板文件时，因为参数更容易处理

标签： python hadoop apache-spark pyspark rdd

【解决方案1】：

只有两种方法可以做到这一点：

一个是使用"coalesce(1)" 这将确保所有数据都保存到 1 个文件而不是多个文件中（200 是 spark 默认分区数）使用dataframe.write.save("/this/is/path")。

另一种选择是将输出写入配置单元表，然后使用hive -e "select * from table" > data.tsv，它将用制表符分隔。

【讨论】：

【解决方案2】：

我建议这样做：

dataframes = []
#creating index
map_res = map_res.zipWithIndex()
# setting index as key
map_res = map_res.map(lambda x: (x[1],x[0]))
# creating one spark df per element
for i in range(0, map_res.count()):
    partial_dataframe_pd  = map_res.lookup(i)
    partial_dataframe = sqlContext.createDataFrame(partial_dataframe_pd)
    dataframes.append(partial_dataframe)
# concatination
result_df = dataframes.pop()
for df in dataframes:
    result_df.union(df)   
#saving
result_df.write.parquet("...")

如果您的分区数量较少（2-100），那么它应该工作得相当快。

【讨论】：

【解决方案3】：

要以 Parquet 格式保存文件，您需要将 Rdd 转换为 DataFrame，因为 Parquet 文件总是需要一个模式来处理。

【讨论】：

【解决方案4】：

你可以使用：

set.coalesce(1).write.parquet("myFile.parquet")

【讨论】：