apache-spark - 无法将 spark 数据帧写入 gcs 存储桶

Question

作业已提交并成功运行。但是桶中没有数据。我该如何解决？

df = spark.createDataFrame([["Amy", "lily", 12], ["john", "tom", 34]]).toDF(*["first_name", "last_name", "age"])
df.write.format("parquet").partitionBy("age").option("path", "gs://my_bucket/my_table")

Answer 1

问题中的代码配置了写入操作，但从不触发写入本身。
为了实际触发写操作，您需要调用 save 之一。 Writer 中的函数界面。
例如，以下将完成这项工作:

df.write.format("parquet").partitionBy("age").option("path", "gs://my_bucket/my_table").save()

或者:

df.write.format("parquet").partitionBy("age").save("gs://my_bucket/my_table")

甚至:

df.write.partitionBy("age").parquet("gs://my_bucket/my_table")

模式详情: df.write返回 DataFrameWriter 的实例;这是 API: https://spark.apache.org/docs/2.4.6/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.DataFrameWriter DataFrameWriter API 在精神上与所有其他 Spark API 一致:它是 懒惰 .除非触发操作，否则不会执行任何操作。
为此， DataFrameWriter 的实例行为类似于构建器模式实现:对 format 的后续调用, option , mode等。只配置可能最终执行的写操作。一旦操作被配置，你可以通过调用 save 来触发它。或此实例上的类似方法。
同样， DataFrameWriter还允许您多次重复使用写入操作(例如，配置一组基本选项，然后调用两次以写入 parquet 和 csv 文件，例如；或写入不同的位置等)。