Apache Spark 如何读取feather/arrow文件？

kh212irz 于 2023-04-07 发布在 Apache

关注(0)|答案(3)|浏览(211)

我有一个 feather 格式的文件sales.feather，我正在使用它在python和R之间交换数据。
在R中，我使用以下命令：

df = arrow::read_feather("sales.feather", as_data_frame=TRUE)

在Python中，我使用了：

df = pandas.read_feather("sales.feather")

从该文件加载数据到内存到从pyspark操作的Spark示例的最佳方法是什么？我还想控制pyspark.StorageLevel从feather读取数据。
我不想使用pandas来加载数据，因为它会为我的19GB feather文件（从45GB csv创建）分割错误。

3条答案

也许您可以考虑切换到 parquet 格式？看起来更适合您的使用情况，请参阅What are the differences between feather and parquet?

您可以将pandas dataframe转换为Spark dataframe，如下所示。

from pyspark.sql import SQLContext, Row
sqlContext = SQLContext(sc)
spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df)

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "App Name")
sql = SQLContext(sc)

然后像下面这样使用createDataFrame：

spark_df = sql.createDataFrame(pandas_df)