我目前在本地 Windows 10 系统上使用 pyspark。 pyspark 代码运行速度非常快，但需要花费大量时间将 pyspark 数据帧保存为 csv 格式。
我正在将 pyspark 数据帧转换为 pandas，然后将其保存到 csv 文件。我也尝试过使用 write 方法来保存 csv 文件。
Full_data.toPandas().to_csv("Level 1 - {} Hourly Avg Data.csv".format(yr), index=False)
Full_data.repartition(1).write.format('com.databricks.spark.csv').option("header", "true").save("Level 1 - {} Hourly Avg Data.csv".format(yr))
这两个代码都花了大约一个小时来保存 csv 文件。有没有更快的方法从 pyspark 数据帧保存 csv 文件？
最佳答案
在报告的两个示例中，您都在降低并行度。
在第一个示例 (toPandas) 中，计算上就像调用函数 collect()。您将数据帧收集到驱动程序中的集合中，使其成为单线程。
在第二个示例中，您调用了 repartition(1)，它将并行度降低到 1，再次使其成为单线程。
尝试改用 repartition(2)(或 4 或 8……根据您机器的可用执行线程数)。这应该利用 Spark 并行性产生更快的结果(即使它会将结果拆分为多个文件，重新分区因子的数量相等)。
关于python - 如何从 pyspark 数据帧更快地保存 csv 文件？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57311192/
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