我有一个带有日期列的数据框。我已经将其解析为年，月，日列。我想对这些列进行分区，但是我不希望这些列保留在镶木地板文件中。
这是我划分和写入数据的方法：
df = df.withColumn('year', f.year(f.col('date_col'))).withColumn('month',f.month(f.col('date_col'))).withColumn('day',f.dayofmonth(f.col('date_col')))
df.write.partitionBy('year','month', 'day').parquet('/mnt/test/test.parquet')
这将正确创建镶木地板文件，包括嵌套的文件夹结构。但是，我不希望实木复合地板文件中的年，月或日列。
答案 0 :(得分：2)
Spark / Hive不会在您的 year,month,day 中写入 parquet files 列，因为它们已经在 partitionBy < / em> 子句。
示例：
val df=Seq((1,"a"),(2,"b")).toDF("id","name")
df.coalesce(1).write.partitionBy("id").csv("/user/shu/temporary2") //write csv file.
检查csv文件的内容：
hadoop fs -cat /user/shu/temporary2/id=1/part-00000-dc55f08e-9143-4b60-a94e-e28b1d7d9285.c000.csv
输出：
a
如您所见， csv文件中包含 no id value ，就像您写 parquet file < / strong>分区列不包含在part-*。parquet文件中。
要检查实木复合地板文件的架构：
parquet-tools schema <hdfs://nn:8020/parquet_file>
您还可以验证镶木地板文件中包含的所有列。
答案 1 :(得分：1)
如果您使用df.write.partitionBy('year','month', 'day')。
这些列实际上不是 存储在文件数据中。它们只是通过partitionBy创建的文件夹结构来呈现。
例如partitionBy('year').csv("/data")将创建如下内容：
/data/year=2018/part1---.csv
/data/year=2019/part1---.csv
当您读回数据时，它会使用特殊路径year=xxx来填充这些列。
您可以通过直接读取单个分区的数据来证明这一点。
例如在这种情况下，year将不会是一列。
df = spark.read.csv("data/year=2019/")
df.printSchema()
@Shu的答案也可以用于调查。
您可以放心，这些列不会占用存储空间。
如果您真的不想简单地查看这些列，则可以在此表的顶部放置一个不包含这些列的视图。