在文本文件中写入/存储数据帧答案

【问题标题】：Write/store dataframe in text file在文本文件中写入/存储数据帧
【发布时间】：2017-06-14 07:12:15
【问题描述】：

我正在尝试将dataframe 写入text 文件。如果文件包含单列，那么我可以在文本文件中写入。如果文件包含多列，那么我将面临一些错误

文本数据源只支持单列，你有 2 列。

object replace {

  def main(args:Array[String]): Unit = {

    Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)

    val spark = SparkSession.builder.master("local[1]").appName("Decimal Field Validation").getOrCreate()

    var sourcefile = spark.read.option("header","true").text("C:/Users/phadpa01/Desktop/inputfiles/decimalvalues.txt")

     val rowRDD = sourcefile.rdd.zipWithIndex().map(indexedRow => Row.fromSeq((indexedRow._2.toLong+1) +: indexedRow._1.toSeq)) //adding prgrefnbr               
                         //add column for prgrefnbr in schema
     val newstructure = StructType(Array(StructField("PRGREFNBR",LongType)).++(sourcefile.schema.fields))

     //create new dataframe containing prgrefnbr

     sourcefile = spark.createDataFrame(rowRDD, newstructure)
     val op= sourcefile.write.mode("overwrite").format("text").save("C:/Users/phadpa01/Desktop/op")

  }

}

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark

【解决方案1】：

您可以将数据框转换为 rdd 并将行转换为字符串并将最后一行写为

 val op= sourcefile.rdd.map(_.toString()).saveAsTextFile("C:/Users/phadpa01/Desktop/op")

已编辑

正如@philantrovert 和@Pravinkumar 所指出的那样，上述内容将在输出文件中附加[ 和]，这是真的。解决方案是将replace 他们与empty 字符作为

val op= sourcefile.rdd.map(_.toString().replace("[","").replace("]", "")).saveAsTextFile("C:/Users/phadpa01/Desktop/op")

甚至可以使用regex

【讨论】：

我认为这会在每行的两端添加[ 和]。
但它在每行的每条记录中添加“[]”。例如：[2,12.2,12.2]
是的，你可以用空替换它。让我更新答案
是的，我可以阅读，但“欧元”符号读取为 garbej 值。输入值 = €|€，输出值 =“�|�”。转换后
我猜这是一个序列化和反序列化问题。这可能是 SO 中的另一个问题。 @PravinkumarHadpad 你怎么说？

【解决方案2】：

我建议使用csv 或其他分隔格式。以下是在 Spark 2+ 中以最简洁/优雅方式写入 .tsv 的示例

val tsvWithHeaderOptions: Map[String, String] = Map(
  ("delimiter", "\t"), // Uses "\t" delimiter instead of default ","
  ("header", "true"))  // Writes a header record with column names

df.coalesce(1)         // Writes to a single file
  .write
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .options(tsvWithHeaderOptions)
  .csv("output/path")

【讨论】：

这不是写tsv文件而是写csv
注意"delimiter", "\t" 选项。它应该可以工作（对我有用）
我在 Spark 2.4 中有完全相同的代码，它写入一个 CSV。此外，我没有找到解决方案。
在 2.3 中为我工作。我想知道这里是否发生了其他事情......

【解决方案3】：

您可以保存为文本 CSV 文件 (.format("csv"))

结果将是一个 CSV 格式的文本文件，每列将用逗号分隔。

val op = sourcefile.write.mode("overwrite").format("csv").save("C:/Users/phadpa01/Desktop/op")

更多信息可以在spark programming guide找到

【讨论】：

我希望文件扩展名应该是.txt，上面的解决方案文件扩展名是.csv
您希望如何打印每一行？逗号分隔还是其他？
@PravinkumarHadpad - 你为什么关心输出文件扩展名是 .txt 还是 .csv？
在添加 seq number.eg:- 3,"12.20,12.2-" 之前，它为数据框中可用的值附加双引号，但我想要输出文件数据，如 3,12.20,12.2
基本上我想要双引号释放文件，这就是为什么我想将它存储在文本文件中。

【解决方案4】：

我认为使用“子字符串”更适合我感觉的所有场景。

请检查以下代码。

sourcefile.rdd
.map(r =>  { val x = r.toString; x.substring(1, x.length-1)})
.saveAsTextFile("C:/Users/phadpa01/Desktop/op")

【讨论】：

【解决方案5】：

我使用 databricks api 将我的 DF 输出保存到文本文件中。

myDF.write.format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").save("output.csv")

【讨论】：