在 Databricks Notebook 中存储 Spark 数据帧模式的一种常用方法是使用持久化表。
持久化表将数据帧模式保存在 Databricks 的元数据服务中,并将其关联到一个表名。通过这种方式,可以在不同的 Notebook 中共享数据帧模式,并且数据仍然存储在云端的分布式存储系统中。
以下是在 Databricks Notebook 中存储 Spark 数据帧模式的步骤:
df.createOrReplaceTempView("temp_table_name")
spark.sql("CREATE TABLE table_name AS SELECT * FROM temp_table_name")
df = spark.table("table_name")
使用持久化表存储数据帧模式的优势包括:
对于存储 Spark 数据帧模式的应用场景,常见的例子包括数据预处理、数据清洗、数据分析和机器学习等任务。
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请注意,上述答案仅提供了一种常用的存储数据帧模式的方法,并介绍了一些相关的优势和应用场景。实际应用中可能存在其他适用的方法和产品。
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