pyspark 当我写入parquet时，我可以排除用于分区的列吗？

hts6caw3 于 2023-01-08 发布在 Spark

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我需要创建parquet文件，从jdbc中阅读。表很大，所有列都是varchar。所以我创建了一个新的列，用一个随机整数来进行分区。
所以我读取jdbc看起来像这样：

data_df = sparkSession.read.format('jdbc') \
    .option('url', 'jdbc:netezza://host:port/db') \
    .option('dbtable', """(SELECT * FROM schema.table) A""") \
    .option('user', 'user') \
    .option('password', 'password') \
    .option('partitionColumn','random_number') \
    .option('lowerBound','1') \
    .option('upperBound','200') \
    .option('numPartitions','200') \
.load()

我写的 parquet 是这样的
第一个月
生成的parquet还包含“random_number”列，但我只创建了用于分区的列，是否有办法在写入parquet文件时排除该列？
谢谢你的帮助，我是新来的spark：）
我希望排除random_number列，但不知道在需要该列进行分区时是否可以这样做

pyspark

来源：https://stackoverflow.com/questions/75035551/can-i-exclude-the-column-used-for-partitioning-when-writing-to-parquet

1条答案

按热度按时间

iszxjhcz1#

所以，如果你想在内存中使用一个列进行重新分区，但不想写入它，你可以在写入之前使用. repartition（col（"random_number"））删除该列，然后写入你的数据：

data_df = sparkSession.read.format('jdbc') \
    .option('url', 'jdbc:netezza://host:port/db') \
    .option('dbtable', """(SELECT * FROM schema.table) A""") \
    .option('user', 'user') \
    .option('password', 'password') \
    .option('partitionColumn','random_number') \
    .option('lowerBound','1') \
    .option('upperBound','200') \
    .option('numPartitions','200') \
.load()
.repartition(col("random_number")).drop("random_number")

然后：

data_df.write.mode("overwrite").parquet("parquetfile.parquet")

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