PySpark - partitionBy 到 S3 处理特殊字符
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【中文标题】PySpark - partitionBy 到 S3 处理特殊字符【英文标题】:PySpark - partitionBy to S3 handle special character 【发布时间】:2020-05-27 07:57:07 【问题描述】:我的数据框中有一个名为target_col_a
的列,其时间戳值已转换为字符串,例如2020-05-27 08:00:00
.
然后我partitionBy
这个专栏如下。
target_dataset \
.write.mode('overwrite') \
.format('parquet') \
.partitionBy('target_col_a') \
.save('s3://my-bucket/my-path')
但是,我的 s3 路径变成了 s3://my-bucket/my-path/target_col_a=2020-05-27 08%3A00%3A00/part-0-file1.snappy.parquet
有没有办法输出没有%3A
的分区并保留:
?
注意:当我使用 Glue native DynamicFrame
写入 S3 或 Redshift UNLOAD
写入 S3 时,分区会根据需要进行(没有 %3A
和 :
),例如
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
frame = target_dataset,
connection_type = "s3",
connection_options =
"path": "s3://my-bucket/my-path/",
"partitionKeys": ["target_col_a"],
format = "parquet",
transformation_ctx = "datasink2"
)
【问题讨论】:
【参考方案1】:简短的回答是不,你不能。
Pyspark 使用 hadoop 客户端库进行输入和输出。这些库使用Java URI package 创建路径。空格和冒号不是有效的 URI 字符,因此在写入之前它们是 URL encoded。 Pyspark 将在读取数据集时自动处理解码,但如果您想访问 Spark 或 Hadoop 之外的数据集,则需要 URL decode 列值。
【讨论】:
【参考方案2】:空格 和
:
等特殊字符不能成为任何S3 URI 的一部分。
即使有些方法设法创建了一个,您以后每次使用它们时都会遇到困难。
最好将这些字符替换为 URI 可接受的字符。
您应该遵循本段中描述的密钥名称约定,称为 Amazon S3 的 Object Key Guidelines。
以下字符集通常可以安全地用于键名:
字母数字字符 [0-9a-zA-Z]
特殊字符 !, -, _, ., *, ', (, and )
【讨论】:
以上是关于PySpark - partitionBy 到 S3 处理特殊字符的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
尝试在 PySpark 中使用 partitionBy 写入 csv 时出错
在 pyspark 数据框中使用 write.partitionBy 时如何删除重复项?