PySpark 使用AWS Glue分区写入parquet文件

在本文中，我们将介绍如何使用PySpark和AWS Glue来写入带有分区的Parquet文件。首先，让我们先了解一下PySpark和AWS Glue的概念。

PySpark 简介

PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了一种方便的方式来处理大数据集。Spark是一个快速、通用的集群计算系统，可以处理大规模数据并提供高效和分布式的计算能力。PySpark提供了Python编程和Spark集群之间的无缝连接，使得我们能够使用Python语言来处理和分析大规模数据。

AWS Glue 简介

AWS Glue是亚马逊提供的一项Fully Managed Extract, Transform, Load (ETL) 服务。它允许我们通过简单和灵活的界面来准备和加载数据，而不需要编写复杂的代码。AWS Glue提供了一个高度可扩展的服务，可以自动发现和标记数据，然后构建和执行ETL作业。

准备环境

在开始之前，我们需要准备以下环境：
– 安装Python和PySpark
– 设置AWS账号并创建Glue数据目录

编写代码

首先，我们需要导入必要的PySpark模块和AWS Glue相关的模块：

from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql.session import SparkSession
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.transforms import *
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame

接下来，我们需要创建一个Spark会话和Glue上下文：

sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session

然后，我们需要指定数据源和目标路径，以及分区字段和分区值：

source_path = "s3://my-source-bucket/data/employee.csv"
target_path = "s3://my-target-bucket/data/employee_parquet"

partition_keys = ["year", "month"]
partition_values = {"year": "2022", "month": "01"}

接下来，我们需要创建一个DynamicFrame以读取数据：

source_df = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "my_database", table_name = "my_table")

然后，我们可以对数据进行转换和筛选：

filtered_df = Filter.apply(frame = source_df, f = lambda x: x["salary"] > 5000)

最后，我们可以将数据保存为Parquet文件，并设置分区：

glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame = filtered_df,
    connection_type = "s3",
    connection_options = {"path": target_path, "partitionKeys": partition_keys},
    format = "parquet"
    )

示例说明

假设我们有一个包含员工信息的CSV文件，我们想要将其转换为Parquet文件，并按照年份和月份进行分区。我们可以使用以下代码来完成这个任务：

from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql.session import SparkSession
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.transforms import *
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame

sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session

source_path = "s3://my-source-bucket/data/employee.csv"
target_path = "s3://my-target-bucket/data/employee_parquet"
partition_keys = ["year", "month"]
partition_values = {"year": "2022", "month": "01"}

source_df = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "my_database", table_name = "my_table")
filtered_df = Filter.apply(frame = source_df, f = lambda x: x["salary"] > 5000)

glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame = filtered_df,
    connection_type = "s3",
    connection_options = {"path": target_path, "partitionKeys": partition_keys},
    format = "parquet"
    )

在上面的示例中，我们首先创建了一个Spark会话和Glue上下文，并指定了源数据和目标路径。然后，我们创建了一个DynamicFrame来读取数据，并对数据进行了筛选。最后，我们使用Glue上下文的write_dynamic_frame方法将数据保存为Parquet文件，并指定了分区字段。