Spark 数据集写入 2 个不同的目录答案

【问题标题】：Spark dataset write into 2 different directoriesSpark 数据集写入 2 个不同的目录
【发布时间】：2020-12-16 21:16:33
【问题描述】：

我在 spark 中有一个数据集，由 ip 列分区。现在我想把这个数据集分成 2 并写入 HDFS，这样如果总分区是 100 即 ip=1 to ip=100 那么每个 HDFS 目录最终应该包含 50 个分区。

输入：

mydata/
mydata/ip=1
mydata/ip=2
mydata/ip=3
mydata/ip=4
.
.
mydata/ip=101

结果

mydata1/
mydata1/ip=1
mydata1/ip=3
.
.
mydata1/ip=50


mydata2/
mydata2/ip=51
mydata2/ip=4
mydata2/ip=100

另外，在写出我如何确保每个目录 mydata1 和 mydata2 包含大小相等的数据分布时。这意味着两个目录都应该包含例如 25Gb 或数据，不应该出现 mydata1 包含 1GB 而 mydata2 包含 49GB 的情况

谢谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

是的，您可以使用分桶。阅读更多关于 buckinting 的信息： https://dwgeek.com/spark-sql-bucketing-on-dataframe-examples.html/

【讨论】：

谢谢。如何使用 spark 读取分桶数据，以便我可以从特定的桶中读取，上面的文章只解释了写入桶的内容？此外，像分区分桶一样，不会为每个桶创建一个新目录。我们能做到吗？