将spark数据集保存到现有csv文件

将Spark数据集保存到现有CSV文件可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("Save to CSV").getOrCreate()

1. 加载CSV文件为Spark数据集：

df = spark.read.csv("existing_file.csv", header=True, inferSchema=True)

其中，"existing_file.csv"是现有的CSV文件路径，header=True表示CSV文件包含列名，inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。

1. 创建新的数据集并将其保存为CSV文件：

new_df = df.union(new_data)  # 假设new_data是要添加的新数据集
new_df.write.csv("existing_file.csv", mode="overwrite", header=True)

这里使用了union操作将新数据集与现有数据集合并，然后使用write.csv方法将合并后的数据集保存回原始的CSV文件中。mode="overwrite"表示如果文件已存在，则覆盖原文件，header=True表示保存时包含列名。

注意：在保存CSV文件时，Spark会将数据分成多个文件并以分区方式保存。如果需要将数据保存为单个CSV文件，可以使用coalesce方法将分区合并为一个分区，然后再保存。

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