循环一系列具有相同模式的s3拼图文件路径，并保存在scala中的单个数据帧中。
循环一系列具有相同模式的s3拼图文件路径，并保存在Scala中的单个数据帧中，可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和依赖：
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._- 创建SparkSession对象：
val spark = SparkSession.builder()
.appName("S3 Puzzle Files")
.getOrCreate()- 定义S3拼图文件路径的模式：
val basePath = "s3://your-bucket/path/to/files/prefix_"
val filePattern = "*.jpg" // 假设文件扩展名为jpg- 获取S3拼图文件路径列表：
val fileList = spark.read.text(basePath + filePattern)
.select(col("value").as("filePath"))
.collect()
.map(_.getString(0))- 创建包含文件路径的数据帧：
val filePathDF = spark.createDataFrame(fileList.map(Tuple1.apply))
.toDF("filePath")现在，你可以在filePathDF数据帧中访问和处理S3拼图文件路径了。
这个方法的优势是可以灵活地处理具有相同模式的S3拼图文件路径，并将它们保存在Scala中的单个数据帧中。这样可以方便地进行后续的数据处理和分析。
这个方法适用于需要处理大量S3拼图文件路径的场景，比如图像处理、机器学习等领域。通过将文件路径保存在数据帧中，可以方便地使用Spark的分布式计算能力进行并行处理。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云对象存储（COS）：提供高可靠、低成本的云端存储服务，适用于存储和管理S3拼图文件。
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：基于Hadoop和Spark的大数据处理平台，可用于处理和分析保存在数据帧中的S3拼图文件路径。
相关·内容
给出了一系列s3定位所需的条件。任何两个位置的差异就是表的分区列值。 每个地块文件夹都具有相同的模式。 因此，我们需要使用相同的模式循环s3拼图文件路径的序列，并将其保存在scala中的单个数据帧中。
浏览 15提问于2020-08-13得票数 0
我正在使用apache toree scala noteabook玩结构化流媒体，我想创建一个数据帧来汇总(分组，计数)我的数据，并将摘要输出到拼图文件中。但我看到的都是空文件。以下是我的笔记本中的相关代码：
val streamingCountsDF =
streamingInputDF
.withWatermark("timestamp", "1 week")
.dropDuplicates("timestamp","request")
.groupBy($"request",w
浏览 0提问于2017-09-24得票数 0
我有一个包含拼图文件的文件夹。如下所示：
scala> val df = sc.parallelize(List(1,2,3,4)).toDF()
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: int]
scala> df.write.parquet("/tmp/test/df/1.parquet")
scala> val df = sc.parallelize(List(5,6,7,8)).toDF()
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: int]
sca
浏览 0提问于2017-03-27得票数 13
回答已采纳
我在拼图文件上有一个按时间戳划分的hive表，并进行了快速转换。基本上路径看起来像这样： s3:/bucketname/project/flowtime=0/
s3:/bucketname/project/flowtime=1/
s3:/bucketname/project/flowtime=2/
... 考虑到这个表，我发现了一些不一致的地方。问题是，由于一个字段在某些拼图模式中提供LongType，而在另一个字段中提供字符串，因此运行查询会抛出ClassCastException。 所以我现在要做的就是读取我所有的拼图文件并检查它们的模式，这样我就可以重新创建它们了。我希望将我的文件名映
浏览 17提问于2019-03-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我对scala和spark都很陌生。我有一个非常愚蠢的问题。我有一个从elasticsearch创建的数据框架。我正试图用拼图格式编写那个s3。下面是我看到的代码块和错误。一个好心的撒玛利亚人能在这个问题上给我指点一下吗？ val dfSchema = dataFrame.schema.json
// log.info(dfSchema)
dataFrame
.withColumn("lastFound", functions.date_add(dataFrame.col("last_found"), -457
浏览 14提问于2019-08-25得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用流式数据帧将文件(csv.gz格式)转换为拼图。我必须使用流式数据帧，因为压缩文件的大小约为700 MB。作业使用AWS EMR上的自定义jar运行。源、目的地和检查点位置都在AWS S3上。但是，一旦我试图写到检查点，作业就会失败，并出现以下错误：
java.lang.IllegalArgumentException:
Wrong FS: s3://my-bucket-name/transformData/checkpoints/sourceName/fileType/metadata,
expected: hdfs://ip-<ip_address>.us-we
浏览 1提问于2018-03-15得票数 0
回答已采纳
我正在尝试读取存储在S3存储桶中的单个拼图文件，并使用boto3将其转换为熊猫数据帧。
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
我使用pyarrow(0.12.1)从s3读取拼图对象
下面是我使用的代码：
s3 = s3fs.S3FileSystem()
base_pya_dataset = ParquetDataset('s3://bucket1/source/schema/table_name/2019_10_31_19_59_16', filesystem=s3)
尝试创建ParquetDataset时出现以下错误：
"errorMessage": "Corrupted file, smaller than file footer",
"errorTyp
浏览 22提问于2019-11-09得票数 1
2回答
我想要加载存储在S3 AWS文件夹结构中的所有拼图文件。
文件夹结构如下：<code>D0</code>
我想要的是一次读取所有的拼图文件，所以我希望PySpark读取2019年所有可用的月份和日期的所有数据，然后将其存储在一个数据帧中(这样您就可以获得一个包含2019年所有日期的连接/联合数据帧)。
我被告知这些是分区的文件(虽然我不确定这一点)。
这在PySpark中是可能的吗?如果是的话，是如何实现的？
当我尝试<code>D1</code>时，它起作用了。但是，当我想使用<code>D2</code>查看Spark
浏览 70提问于2019-12-04得票数 0
2回答
我尝试使用Pyspark将不同的拼图文件读取到一个数据帧中，但它给了我错误，因为多个拼图文件中的一些列具有不同数据类型的列。例如:列"geo“在某些文件中的数据类型为"Double”，在另一些文件中为"String“。
我应该如何处理这个问题？我必须在多个拼图文件中手动转换具有不同数据类型的每一列吗？
浏览 12提问于2021-11-22得票数 0
我有一个按日期分区的S3存储桶列表。第一个存储桶标题为2019-12-1，第二个存储桶标题为2019-12-2，依此类推。 这些存储桶中的每一个都存储我正在读取到pyspark dataframe中的拼图文件。从每个存储桶生成的pyspark dataframe具有完全相同的模式。我想要做的是迭代这些存储桶，并将所有这些拼图文件存储到一个单独的pyspark dataframe中，该数据框有一个date列，表示dataframe中的每个条目实际来自哪个存储桶。 因为单独导入每个存储桶时生成的数据帧的模式是多层的(即每一行都包含结构数组的结构等)，所以我认为将所有存储桶合并到一个数据帧中的唯一
浏览 13提问于2019-12-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个要求，我必须在HDFS中读取不同目录中的拼图文件。这些目录按客户端进行分解，并且每个客户端都有不同的模式(命名约定)。
我正在使用scala将这些文件读取到数据帧中。有没有一种方法可以通过使用客户端名称作为输入参数来动态更改输入字段名称。我有近30个客户可以阅读。
提前感谢
浏览 0提问于2018-09-20得票数 0
我需要从存储在s3中的拼图文件中增量地加载数据到熊猫，我正在尝试使用PyArrow来实现这一点，但没有任何运气。
在Pandas中写入整个目录的Parquet文件就可以了：
import s3fs
import pyarrow.parquet as pq
import pandas as pd
fs = s3fs.S3FileSystem(mykey,mysecret)
p_dataset = pq.ParquetDataset('s3://mys3bucket/directory', filesystem=fs)
df = p_dataset.read().to_pand
浏览 3提问于2018-11-03得票数 1
1回答
我有一个关于雪花的新功能-Infer模式表函数的问题。推断模式函数在拼图文件上执行得非常好，并返回正确的数据类型。但是，当对拼图文件进行分区并将其存储在S3中时，推断模式的功能与pyspark数据帧不同。
在DataFrames中，分区文件夹名和值被读取为最后一列；在Snowflake推断模式中，有没有办法实现同样的结果？
示例：
@GregPavlik -输入为结构化拼图格式。当地块文件存储在没有分区的S3中时，模式是完全派生出来的。
示例：{ "AGMT_GID"：1714844883，"AGMT_TRANS_GID"：640481290，"
浏览 0提问于2021-10-21得票数 5
我在jupyter笔记本中加载了一个来自AWS S3的最新更新的拼图文件。每次更新拼图文件中的数据后，我都会得到一个“无效的拼图文件。损坏的页脚”。错误。每次更新拼图文件后，都会显示错误。
import pandas as pd
bucket = 'xxx'
path = 'xxx'
filename = 'xxx.parquet'
location = f"s3://{bucket}/{path}/{filename}"
frame1 = pd.read_parquet(location, engine = 'py
浏览 53提问于2019-07-24得票数 0
我使用动态框架在S3中编写一个拼图文件，但是如果一个文件已经存在，我的程序会追加一个新文件，而不是替换它。我使用的句子是这样的：
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = table,
connection_type = "s3",
connection_options = {"path": output_dir,
浏览 7提问于2018-08-24得票数 17
回答已采纳
基本上，我需要从S3上的多个目录创建一个星火数据框架。
根目录下的目录结构如下：
s3://some-bucket/data/date=2018-04-01/
s3://some-bucket/data/date=2018-04-02/
..
s3://some-bucket/data/date=2018-04-30/
s3://some-bucket/data/date=2018-05-01/
...
现在，我需要为具体的日期创建一个数据框架(例如2018-0426年的10天)。
做这件事最好的方法是什么？
我知道我可以为每个目录创建一个数据帧(例如，2018-04-26,2018-04-2
浏览 0提问于2018-06-18得票数 1
回答已采纳
我试图在测试容器中的Local堆栈中将拼图写入S3，并得到以下错误：
org.apache.hadoop.fs.s3a.RemoteFileChangedException: open `s3a://***.snappy.parquet': Change reported by S3 during open at position ***. ETag *** was unavailable
它使用的是真正的S3，它使用的是Spark2.4和Hadoop2.7。
我使用的是: Scala 2.12.15，Spark 3.2.1，hadoop-aws 3.3.1，testcontainer
浏览 9提问于2022-06-14得票数 0
我试着这样读s3上的拼图：
import dask.dataframe as dd
s3_path = "s3://my_bucket/my_table"
times = dd.read_parquet(
s3_path,
storage_options={
"client_kwargs": {
"endpoint_url": bucket_endpoint_url,
浏览 2提问于2019-05-14得票数 3
1回答
好的，我想将数据从亚马逊s3加载到一个动态框架中，但限制它的日期范围。我的数据存储在s3的拼图文件中，格式如下：
s3://bucket/all-dates/year=2021/month=4/day=13/
s3://bucket/all-dates/year=2021/month=4/day=14/
s3://bucket/all-dates/year=2021/month=4/day=15/
s3://bucket/all-dates/year=2021/month=4/day=16/
目前我将数据加载到我的脚本中，如下所示：
ds1 = glueContext.create_dynam
浏览 0提问于2021-04-28得票数 0
我正在写一个流应用程序(Flink，Kafka，S3)，它把数据放在Kafka上的JSON格式，我需要写数据到S3的Parquet格式。
我搜索了很多地方，读了很多关于stackoverflow的问题，但我没有得到一个明确的答案，那就是如果我想把拼图写到s3中，是不是必须在flink中读取AVRO格式的数据？
我需要从JSON -> AVRO ->拼花？
或者使用kafka、flink、S3也可以使用JSON ->拼图
浏览 47提问于2020-02-25得票数 0
我有一个文件是拼图格式的。我想阅读它并将其保存在HDFS或AWS S3中，格式为Protobuf，使用spark和Scala。我不确定有什么办法。我查了很多博客，但什么都不懂，有人能帮上忙吗？
浏览 0提问于2020-11-23得票数 1
3回答
我有S3中的拼图数据，由nyc_date以s3://mybucket/mykey/nyc_date=Y-m-d/*.gz.parquet格式分区。
我有一个DateType列event_date，由于某种原因，当我尝试使用EMR从S3读取并写入hdfs时，会抛出这个错误。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()
df = spark.read.parquet('s3a://mybucket/mykey/')
df.
浏览 6提问于2016-12-14得票数 14
回答已采纳
我正在尝试创建AWS Glue ETL Job，将数据从存储在S3中的拼图文件加载到红移表中。拼图文件是使用带有‘简单’文件模式选项的pandas编写到一个S3 bucked中的多个文件夹中的。布局如下所示：
S3://bucket/parquet_table/01/file_1.parket
S3://bucket/parquet_table/01/file_2.parket
S3://bucket/parquet_table/01/file_3.parket
S3://bucket/parquet_table/01/file_1.parket
S3://bucket/parquet_tab
浏览 1提问于2017-11-14得票数 3
我正在使用pyarrow从s3读取拼图数据，我希望能够解析模式并将其转换为适合在Spark外部运行mLeap序列化模型的格式。 这需要解析模式。 如果我有一个Pyspark数据帧，我可以这样做： test_df = spark.read.parquet(test_data_path)
schema = [ { "name" : field.simpleString().split(":")[0], "type" : field.simpleString().split(":")[1] }
for field in test_df
浏览 47提问于2018-12-20得票数 0
2回答
我通过在我的数据帧上调用.saveAsTable创建了一个Spark SQL表。该命令完全成功。但是，现在当我查询表时，拼图文件似乎已损坏。我看到了这个错误：
"Failed with exception java.io.IOException:java.io.IOException: hdfs://ip:8020/user/hive/warehouse/people/part-r-00001.parquet not a SequenceFile"
下面是我在spark-shell中遵循的步骤
scala >val sqlContext = new org.apache.
浏览 3提问于2016-01-20得票数 1
我只是按照这个创建了一个简单的拼图文件。
Scala> val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
Scala> val employee = sqlContext.read.json(“employee”)
Scala> employee.write.parquet(“employee.parquet”)
拼图文件创建完成，一切正常。
然后，我创建了一个配置单元外部表，提供此employee.parquet作为我的位置。请注意，这是正常的文件sys路径no s3://或hdfs。
这是我的配置单元表创建查
浏览 4提问于2016-07-28得票数 0
1回答
我有我的scala spark作业要作为拼图文件写入到s3中。到目前为止，它有60亿条记录，而且还会每天都在增长。根据用例，我们的api会根据id查询拼图。因此，为了使查询结果更快，我在id上编写了带有分区的拼图。然而，我们有1330360个唯一的is，所以这是在写的同时创建了1330360个拼图文件，所以写的步骤非常慢，写了9个小时，它仍然在运行。
output.write.mode("append").partitionBy("id").parquet("s3a://datalake/db/")
有没有办法，我可以减少分区的数量，同时仍然使读
浏览 2提问于2018-05-06得票数 1
我已经追踪这个问题有一段时间了，我已经别无选择了。我正在加载一个拼图文件，其中的行如下：
RFS,FOI,1209591006000,64.0000,1209591007000,Y,1209591007000,04/30/2008 17:30:07,1209591007000,UPDATER
无济于事的是，spark抛出了一个错误，告诉我DecimalType的精度大于38 (这是极限)。下面是相关的堆栈跟踪：
19/07/09 20:24:02 WARN TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 4.0 (TID 203, ip-10-230-246-23
浏览 15提问于2019-07-10得票数 0
我正在探索新的EMR 6.0.0与码头的支持，以便作出决定，如果我们想使用它。我们的一个项目是用Scala2.11编写的。但是EMR6.0.0是从Scala2.12构建的Spark。所以我转而尝试6.00-beta，它是由Scala2.11构建的Spark2.4.3。如果它在6.0.0-beta上工作，那么我们将把我们的代码升级到Scala 2.12并使用6.0.0。
我遇到的几个问题是，当我试图运行Scala星火作业时：
当试图从S3读取拼图时，我得到了错误: java.lang.RuntimeException:无法创建临时目录:/mnt/s3当我尝试使用https进行API调用时，我得到
浏览 3提问于2020-04-27得票数 1
问题-我正在使用azure databricks在pyspark中读取拼图文件。有一些列有很多空值并且有十进制值，这些列被读取为字符串而不是双精度。 有没有办法推断出pyspark中正确的数据类型？ 代码- 要读取拼花面板文件- df_raw_data = sqlContext.read.parquet(data_filename[5:]) 它的输出是一个包含100多列的数据帧，其中大多数列都是double类型的，但printSchema()将其显示为string。 P.S -我有一个可以有动态列的拼图文件，因此为dataframe定义struct对我不起作用。我过去常常将spark数据帧转
浏览 16提问于2020-06-23得票数 0
我有一个拼图文件列表，需要从一个S3存储桶复制到另一个帐户中的另一个s3存储桶。在上传之前，我必须在parquet文件中添加一些列。我正在尝试读取文件到一个熊猫数据帧，我正在添加列，并转换它拼图，但它似乎不工作。 这就是我正在尝试的。my_parquet_list是我获取所有密钥列表的地方。 for file in my_parquet_list:
bucket = 'source_bucket_name'
buffer = io.BytesIO()
s3 = session.resource('s3')
s3_obj = s
浏览 83提问于2020-12-09得票数 0
回答已采纳
这可能是一个愚蠢的问题，但手动指定拼图文件中的分区列与加载并过滤它们有什么不同吗？ 例如:我有一个由DATE分区的拼图文件。如果我想要最后10天，我通常可以这样做：(假设今天是2020-10-26) df=spark.read.parquet("s3://bucket/path/file.parquet")\
.filter(col('DATE')>'2020-10-15') 或者，我可以使用S3文件系统仅加载spark数据帧中所需的分区，如下所示： inpath="s3://bucket/path/file.parquet/&#
浏览 11提问于2020-10-26得票数 0
回答已采纳
1回答
我想在for循环中从AWS S3桶中读取拼图文件。
下面是我的代码(不起作用)：
session = boto3.Session(
aws_access_key_id=key,
aws_secret_access_key=secret,
region_name=region_name)
s3 = session.resource('s3')
bucket = s3.Bucket(bucket_name)
for o
浏览 7提问于2022-11-04得票数 0
回答已采纳
3回答
我正在使用pyspark，并试图使用S3的文件通配符特性读取数据，但是我得到了以下错误：
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.2.0
/_/
Using Python version 2.7.6 (default, Jul 24 2015 16:07:07)
SparkContext available as sc.
>>>
浏览 3提问于2016-01-07得票数 3
回答已采纳
我正在尝试从我的s3存储桶中的特定文件夹读取数据。这些数据是拼图格式的。为此，我使用了
import awswrangler as wr
# read data
data = wr.s3.read_parquet("s3://bucket-name/folder/with/parquet/files/", dataset = True)
这将返回一个pandas数据帧：
client_id center client_lat client_lng inserted_at matrix_updated
0700292081 BFDR -23.6077
浏览 9提问于2021-06-10得票数 0
回答已采纳
我已经用partition by date类型列将数据以拼图文件格式保存在仓库中。
我尝试使用scala spark从当前日期获取最近N天的数据。
文件数据保存方式与仓库路径类似。
Tespath/filename/dt=2020-02-01
Tespath/filename/dt=2020-02-02
...........
Tespath/filename/dt=2020-02-28
如果我读取所有的数据，它的数据量是非常大的。
浏览 14提问于2020-02-24得票数 1
回答已采纳
我有一种星型模式的数据库结构，就像一个包含所有id和skey的事实表，而有多个维度表包含事实表中引用的id的实际id、代码和描述。
我们将所有这些表(事实和维度)分别移动到S3 (云)，并且每个表数据在S3位置被分成多个拼图文件(每个表一个S3对象)。
查询:我需要在云上执行转换(即)我需要剥离所有在事实表中引用的id和skey，并将其替换为驻留在维度表中的实际代码，并创建另一个文件并将最终输出存储回S3位置。此文件稍后将由Redshift for Analytics使用。
我的疑问:实现这个解决方案的最好方法是什么，因为我不需要Redshift中的原始数据(skey和id)来优化成本和存储？
浏览 4提问于2017-08-08得票数 2
1回答
是否支持documentation中提到的嵌入式类型，如JSON和BSON。我无法使用scala、pyarrow、hive生成镶嵌拼图的类型。
浏览 16提问于2019-01-31得票数 1
，，我们有一个数据帧，我们想要以拼花格式和覆盖模式写到s3。每次写数据时，总是一个新文件夹。编写s3位置的代码如下所示：
df.write
.option("dateFormat", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'")
.option("timestampFormat", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'")
.option("ma
浏览 9提问于2022-11-14得票数 0
回答已采纳
问题
我试图将数据帧保存为Databricks上的拼图文件，以获得ArrowTypeError。
数据库运行时版本:7.6ML(包括ApacheSpark3.0.1，Scala2.12)
原木痕迹
ArrowTypeError: ('Did not pass numpy.dtype object', 'Conversion failed for column inv_yr with type int32')
浏览 1提问于2021-05-12得票数 10
回答已采纳
我从scala中的数据帧中将分区文件保存在s3桶中。
data_frame.write.mode("append").partitionBy("date").parquet("s3n://...")
当我阅读这个分区文件时，我正在试验非常慢的性能，我只是在做一个简单的分组
val load_df = sqlContext.read.parquet(s"s3n://...").cache()
我也尝试过load_df.registerTempTable("dataframe")
有什么建议吗我做错什么了吗？
浏览 4提问于2016-05-24得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个S3桶，其中包含4个文件夹，每个文件夹包含1个文件(其中一些是csv和一些拼图)，其中95%的文件列名是相同的。我创建了一个Glue爬虫，它指向这个S3桶，我希望它创建4个单独的表，但它没有，它仍然创建一个表，并将所有内容与一个名为“分区”的列合并，该列指示记录的来源(它来自csv/parquet文件的名称)。以前有人遇到过这个问题吗？在胶水中有4张表而不是一张，有什么特别的配置吗？谢谢。
浏览 12提问于2022-12-01得票数 0
2回答
我正在使用AWS glue ETL job转换拼图格式的s3上的CSV数据。Snappy压缩镶木地板数据被存储回s3。
完整的架构:当数据被上传到s3时，如果一个lambda函数还没有运行，它会触发glue ETL job。作业在s3上持续上传胶水输入数据。Glue成功处理了100 up的数据，但当输入数据堆积到0.5到1TB时，Glue作业在长时间运行后抛出错误，例如10小时。
Traceback (most recent call last):
File "script_2018-01-08-23-01-55.py", line 60, in <module>
浏览 0提问于2018-01-09得票数 4
我正在尝试将数据帧导出到S3存储桶的.csv文件中。 不幸的是，它保存在拼图文件中。 谁能让我知道，如何得到出口火花源数据帧到.csv文件。 我尝试了下面的代码: predictions.select("probability").write.format('csv').csv('s3a://bucketname/output/x1.csv') 它抛出这个错误: CSV数据源不支持结构，values:array>数据类型。 感谢任何人的帮助。 注意:我的spark设置是基于zepplin的。 谢谢，Naseer
浏览 15提问于2019-02-11得票数 2
回答已采纳
2回答
将文本转换为拼花
、、
我在亚马逊S3上有管道分隔的未分区数据作为文本文件，我已经从redshift上卸载了这些文件，以清理我们的redshift节点上的空间。我已经在Athena中创建了一个表来访问这些数据，但我希望优化我的数据以提高性能。我正在尝试使用AWS EMR将我的数据转换为拼图格式，并将它们作为拼图格式的文件存储在s3存储桶中。我试图按照AWS网站上的说明进行操作，但我发现这些说明有点混乱。
浏览 6提问于2017-10-16得票数 1
1回答
我需要捕获作为df.write.parquet("s3://bkt/folder", mode="append")命令的结果创建的拼图文件。 我在AWS EMR pyspark上运行这个。 我可以使用awswrangler和wr.s3.to_parquet()来实现这一点，但这并不真正适合我的EMR spark用例。 有这样的功能吗？ 我想要s3://bkt/文件夹中spark写入的文件列表 Thx全部
浏览 16提问于2021-05-05得票数 0
1回答
我们从spark写入文件，从Athena/Hive读取文件。在使用hive时，我们遇到了时间戳问题。
scala> val someDF = Seq((8, "2018-06-06 11:42:43")).toDF("number", "word")
someDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [number: int, word: string]
scala> someDF.coalesce(1).write.mode("overwrite").option("del
浏览 0提问于2018-06-06得票数 3
3回答
我想以拼图格式在我的s3存储桶中写入数据帧。我知道如何以csv格式编写数据帧。但是我不知道怎么用拼花拼花的格式写。下面是csv格式的代码(我没有显示字段ServerSideEncryption和SSEKMSKeyId，但我在实际代码中使用了它们)：
csv_to_write = df.to_csv(None).encode()
s3_client.put_object(Bucket=bucket_name,Key='data.csv', Body=csv_to_write,
ServerSideEncryption='XXXXX',
浏览 33提问于2019-11-28得票数 3
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
