Spark集群覆盖写文件 （解决方法与步骤）
下面内容仅为某些场景参考，为稳妥起见请先联系上面的专业技术工程师，具体环境具体分析。
2023-09-18 20:10 73
要在Spark集群中覆盖写文件，可以使用以下步骤：
1. 创建一个SparkSession对象： ```python from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("FileWriting").getOrCreate() ```
2. 读取文件并创建一个DataFrame对象： ```python df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("input.csv") ```
3. 进行对数据的处理：
4. 将DataFrame写入一个文件中，覆盖已存在的文件： ```python df.write.mode("overwrite").format("csv").option("header", "true").save("output.csv") ```
在`.write`步骤中，将保存模式设置为"overwrite"，这将覆盖已存在的文件。指定了文件的保存路径为"output.csv"。
完整的示例代码如下：
```python from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("FileWriting").getOrCreate()
读取文件并创建DataFrame对象 df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("input.csv")
进行对数据的处理
将数据写入文件中，覆盖已存在的文件 df.write.mode("overwrite").format("csv").option("header", "true").save("output.csv")
关闭SparkSession spark.stop() ```
确保将输入文件和输出文件的路径替换为实际的文件路径。
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