Question

当我将Spark DataFrame保存为镶木地板文件然后将其读回时，生成的DataFrame的行与原始文件的行不同，如下面的会话中所示。这是一个＆＃34;功能＆＃34; DataFrames或镶木地板文件？以行顺序保存方式保存DataFrame的最佳方法是什么？

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> pdf = pd.DataFrame(np.random.random((10,2)))
>>> pdf
          0         1
0  0.191519  0.622109
1  0.437728  0.785359
2  0.779976  0.272593
3  0.276464  0.801872
4  0.958139  0.875933
5  0.357817  0.500995
6  0.683463  0.712702
7  0.370251  0.561196
8  0.503083  0.013768
9  0.772827  0.882641
>>> df = sqlContext.createDataFrame(pdf)
>>> df.show()
+-------------------+--------------------+
|                  0|                   1|
+-------------------+--------------------+
| 0.1915194503788923|  0.6221087710398319|
| 0.4377277390071145|  0.7853585837137692|
| 0.7799758081188035|  0.2725926052826416|
| 0.2764642551430967|  0.8018721775350193|
| 0.9581393536837052|  0.8759326347420947|
|0.35781726995786667|  0.5009951255234587|
| 0.6834629351721363|  0.7127020269829002|
|0.37025075479039493|  0.5611961860656249|
| 0.5030831653078097|0.013768449590682241|
|  0.772826621612374|  0.8826411906361166|
+-------------------+--------------------+
>>> df.write.parquet('test.parquet')
>>> df2 = sqlContext.read.parquet('test.parquet')
>>> df2.show()
+-------------------+--------------------+
|                  0|                   1|
+-------------------+--------------------+
| 0.6834629351721363|  0.7127020269829002|
|0.37025075479039493|  0.5611961860656249|
| 0.5030831653078097|0.013768449590682241|
|  0.772826621612374|  0.8826411906361166|
| 0.7799758081188035|  0.2725926052826416|
| 0.2764642551430967|  0.8018721775350193|
| 0.1915194503788923|  0.6221087710398319|
| 0.4377277390071145|  0.7853585837137692|
| 0.9581393536837052|  0.8759326347420947|
|0.35781726995786667|  0.5009951255234587|
+-------------------+--------------------+

Answer 1

这看起来是Spark内部分区的结果（以及show()的实现）。函数show()实际上围绕对take()的调用包含了一些漂亮的格式，并且对于如何使用here有一个很好的解释。由于最初读取的分区在两次调用show()时可能不同，因此您将看到不同的值。

镶木地板文件是否保留Spark DataFrames的行顺序？

1 个答案: