如何將dataframe導成csv？RDD:AResilientDistributedDataset（RDD），thebasicabstractioninSpark.rdd文件Adata框架是一個分布

如何將dataframe導成csv？

RDD:AResilientDistributedDataset（RDD），thebasicabstractioninSpark.rdd文件Adata框架是一個分布式數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)分布在分布式集群的每臺機器上。Adata框架相當于sparksql中的關系表，可以使用變量函數(shù)在SQL上下文中創(chuàng)建數(shù)據(jù)框架更像一個關系數(shù)據(jù)表，這是spark特有的數(shù)據(jù)格式，操作方法如下：1。環(huán)境準備：A.右擊桌面，選擇“在終端中打開”，打開終端。b、 在彈出終端的Python解釋器中輸入[IPython]，如圖1所示。

2. 導入所需包：導入實驗中常用的python包。如圖2所示。

3. 熊貓數(shù)據(jù)寫入CSV文件：將創(chuàng)建的數(shù)據(jù)寫入/opt/births1880.CSV文件。4Panda讀取CSV中的數(shù)據(jù)。Panda是Python的下一個開源數(shù)據(jù)分析庫。它的數(shù)據(jù)結構大大簡化了數(shù)據(jù)分析過程中的一些繁瑣操作。Dataframe是一個多維表，您可以把它想象成一個excel表或SQL表。上一篇文章介紹了如何從各種數(shù)據(jù)源將原始數(shù)據(jù)加載到dataframe中。此文件描述如何將dataframe中處理的數(shù)據(jù)寫入文件和數(shù)據(jù)庫。資源

Pypark讀/寫數(shù)據(jù)幀1。連接spark2。創(chuàng)建dataframe 2.1。從變量2.2創(chuàng)建。從變量2.3創(chuàng)建。閱讀json2.4。閱讀csv2.5。閱讀mysql2.6。從1.數(shù)據(jù)幀創(chuàng)建2.7。從柱存儲2.8的拼花地板讀取。閱讀蜂巢2.9。從HDFS讀取以直接使用讀取.csv也可以用同樣的方法。R 3。保存數(shù)據(jù)3.1。寫入csv3.2。保存到parquet3.3。寫入hive3.4。寫入hdfs3.5。寫MySQL

1。淘寶助手支持三種導出CSV的快捷方式：導出勾選baby、導出本組baby和導出所有baby。這里，以出口支票嬰兒為例。

2. 選中要導出的寶寶，然后點擊“導出CSV”按鈕選擇“導出選中的寶寶”。

3. 選擇導出目錄，填寫相應的文件名，點擊“保存”按鈕。

4. 保存成功后，將生成一個.CSV文件和一個同名文件夾。（例如，如果文件名為“用戶定義的文件名。CSV”，則在同一目錄中會有一個同名的“用戶定義文件名”文件夾。此文件夾用于將圖像信息保存在CSV文件中，等等）。