{"id":373906,"date":"2024-05-21T05:47:24","date_gmt":"2024-05-21T05:47:24","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=373906"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=373906","title":{"rendered":"<span>SPARK \u0434\u043b\u044f \u00ab\u043c\u0430\u043b\u044b\u0448\u0435\u0439\u00bb<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 Apache Spark \u0434\u043b\u044f \u00ab\u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0445\u00bb (\u0438 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u00ab\u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a\u00bb).<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/d9a\/236\/1c3\/d9a2361c3a987e524cc95e4c6ef73e74.jpeg\" width=\"1280\" height=\"720\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d9a\/236\/1c3\/d9a2361c3a987e524cc95e4c6ef73e74.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/alfa\/articles\/772224\/\">\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f Spark-\u0441\u0435\u0441\u0441\u0438\u0439<\/a>, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f Spark \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0418 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u044f \u0441\u043c\u043e\u0433\u0443 \u043a\u0438\u0434\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0430\u043c. <\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 Apache Spark \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. Apache Spark \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0449\u043d\u0430\u044f \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u0430\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0441\u0444\u043e\u043a\u0443\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u0445 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0430\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0438 \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445.<\/p>\n<p>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e, \u043d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0434\u043b\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 Spark \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439. \u041e\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435, \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439. \u0414\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e Apache Spark, \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/spark.apache.org\/docs\/latest\/\">\u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 Apache Spark<\/a>.<\/p>\n<p>\u0421 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u043a\u0430\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u0432\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043a \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0443 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b<\/p>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<p><a href=\"#1\">\u21161. \u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a>.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#1.1\">\u0418\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.2\">\u0418\u0437 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.3\">\u0427\u0435\u0440\u0435\u0437 SQL-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.4\">CSV \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.5\">JSON \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.6\">\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 JDBC \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.7\">Avro \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.8\">\u0422\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"#2\">\u21162. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430: \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430, \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u044f)<\/a>.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#2.1\">\u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.2\">\u0413\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> <a href=\"#2.3\">\u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.4\">\u0410\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.5\">\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.6\">\u0423\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.7\">\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.8\">\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.9\">\u0421\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 (JOIN)<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.10\">\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 (UDF)<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"#3\">\u21163. \u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 Spark<\/a>.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#3.1\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b CSV.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.2\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 Parquet.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.3\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 JSON.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.4\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 JDBC.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.5\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 ORC.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.6\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u044f\u043c.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.7\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.8\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.9\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 Hive.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.10\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 InsertInto.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.11\">\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.12\">\u041f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.13\">insertInto \u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0439.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"#4\">\u2116 3.1. \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#4.1\">partitionBy<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#4.2\">bucketBy<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#4.3\">sortBy<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"#5\">\u042d\u043f\u0438\u043b\u043e\u0433<\/a><\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1\" id=\"1\"><\/a><\/p>\n<h2>\u21161. \u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.1\" id=\"1.1\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read.table(\u201cs_schema.new_table\u201d)<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0432 Spark DataFrame. \u042d\u0442\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c\u0438\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0445\u0435\u043c\u0443.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.2\" id=\"1.2\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read.parquet('\/shema\/dir\/db\/table_name\/partition_1\/')<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0438\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b. Parquet \u2014 \u044d\u0442\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.3\" id=\"1.3\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 SQL-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441, \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c Hive<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.sql(\u2018SELECT * FROM SHCEMA.NEW_TABLE\u2019)<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 SQL-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u0432 Spark \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0449\u044c\u044e SQL \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435 Spark. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b \u0441 SQL. Spark SQL \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0434\u0435\u043b\u0430\u044f \u0432\u0430\u0448 \u043a\u043e\u0434 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c\u044b\u043c.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.4\" id=\"1.4\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 CSV \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read.format(\"csv\").option(\"header\", \"true\").load(\"path\/to\/file.csv\")<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f CSV \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432. \u041e\u043f\u0446\u0438\u044f <code>header<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432. \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>load<\/code> \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b \u043f\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0443\u0442\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 CSV.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.5\" id=\"1.5\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 JSON \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read.json(\"path\/to\/file.json\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 read.json \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c JSON \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0432 DataFrame. Spark \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 JSON \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0443\u044e \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.6\" id=\"1.6\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 JDBC \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read \\     .format(\"jdbc\") \\     .option(\"url\", \"jdbc:postgresql:\/\/host:port\/database\") \\     .option(\"dbtable\", \"schema.table\") \\     .option(\"user\", \"username\") \\     .option(\"password\", \"password\") \\     .load() <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u0431\u0430\u0437\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 JDBC. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c URL \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438\u043c\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \u0438\u043c\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438 \u043f\u0430\u0440\u043e\u043b\u044c. \u042d\u0442\u043e \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Spark.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.7\" id=\"1.7\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 Avro \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read.format(\"avro\").load(\"path\/to\/file.avro\")<\/code><\/pre>\n<p>Avro \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u043e\u0435, \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 Avro \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.8\" id=\"1.8\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read.text(\"path\/to\/textfile.txt\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b \u043a\u0430\u043a DataFrame \u0441 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u043c value, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043b\u043e\u0433-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2\" id=\"2\"><\/a><\/p>\n<h2>\u21162. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430: \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430, \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u044f)<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.1\" id=\"2.1\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">filtered_df = df.filter(df[\"age\"] > 30)<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>filter<\/code> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043f\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044e. \u042d\u0442\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433 SQL \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 <code>WHERE<\/code>. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0448\u0435 30 \u043b\u0435\u0442.\u00a0\u00a0<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f3b\/0a0\/9f8\/f3b0a09f84788e15b2d08c0b7be256ed.gif\" width=\"800\" height=\"514\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f3b\/0a0\/9f8\/f3b0a09f84788e15b2d08c0b7be256ed.gif\"\/><\/figure>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.2\" id=\"2.2\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0413\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">grouped_df = df.groupBy(\"city\").count()<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>groupBy<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, <code>count<\/code>, <code>max<\/code>, <code>min<\/code>, <code>avg<\/code>). \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/62a\/8d3\/73f\/62a8d373f4d802c03be2a305f71165fb.gif\" width=\"800\" height=\"600\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/62a\/8d3\/73f\/62a8d373f4d802c03be2a305f71165fb.gif\"\/><\/figure>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.3\" id=\"2.3\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">sorted_df = df.orderBy(\"age\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>orderBy<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0443.\u00a0<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/041\/d8b\/993\/041d8b993555e7ff09b3fc8e625e9cfc.gif\" width=\"800\" height=\"600\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/041\/d8b\/993\/041d8b993555e7ff09b3fc8e625e9cfc.gif\"\/><\/figure>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.4\" id=\"2.4\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0410\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">aggregated_df = df.agg({\"salary\": \"avg\"})<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>agg<\/code> \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u043c DataFrame. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u0437\u0430\u0440\u043f\u043b\u0430\u0442\u0443.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e17\/d2c\/dfd\/e17d2cdfdeccdd3fccbefecb2971cc21.gif\" width=\"800\" height=\"432\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e17\/d2c\/dfd\/e17d2cdfdeccdd3fccbefecb2971cc21.gif\"\/><\/figure>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.5\" id=\"2.5\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df_with_new_column = df.withColumn(\"is_adult\", df[\"age\"] >= 18)<\/code><\/pre>\n<p><code>withColumn<\/code> \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0432\u0437\u0440\u043e\u0441\u043b\u044b\u043c.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.6\" id=\"2.6\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0423\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df_without_column = df.drop(\"is_adult\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>drop<\/code> \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0438\u0437 DataFrame. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 <code>is_adult<\/code>.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.7\" id=\"2.7\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df_with_casted_column = df.withColumn(\"age\", df[\"age\"].cast(\"integer\"))<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 <code>cast<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 <code>withColumn<\/code>.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.8\" id=\"2.8\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">split_col = pyspark.sql.functions.split(df[\"name\"], \" \") df_with_split_columns = df.withColumn(\"first_name\", split_col.getItem(0)) df_with_split_columns = df_with_split_columns.withColumn(\"last_name\", split_col.getItem(1)) <\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>split<\/code> \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f <code>pyspark.sql.functions<\/code> \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a. <code>getItem<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.9\" id=\"2.9\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 (JOIN)<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">joined_df = df1.join(df2, df1[\"id\"] == df2[\"user_id\"], how='inner')<\/code><\/pre>\n<p><code>JOIN<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 DataFrame&#8217;\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u043c. \u0412 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0435 how \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0442\u0438\u043f <code>JOIN<\/code> (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, <code>inner<\/code>, <code>outer<\/code>, <code>left_outer<\/code>, <code>right_outer<\/code>).<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.10\" id=\"2.10\"><\/a><\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 (UDF)<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import IntegerType  def square(x): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0return x * x  square_udf = udf(square, IntegerType()) df_with_square = df.withColumn(\"squared_value\", square_udf(df[\"value\"]))<\/code><\/pre>\n<p>User Defined Functions (UDF) \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 DataFrame. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f UDF \u0434\u043b\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0432 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 Spark \u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3\" id=\"3\"><\/a><\/p>\n<h2>\u21163. \u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 Spark<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.1\" id=\"3.1\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b CSV<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.format(\"csv\").option(\"header\", \"true\").save(\"path\/to\/save\/file.csv\")<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c DataFrame \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 CSV. \u041e\u043f\u0446\u0438\u044f <code>header<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0441 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.2\" id=\"3.2\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 Parquet<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.parquet(\"path\/to\/save\/file.parquet\")<\/code><\/pre>\n<p>Parquet \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u0447\u0430\u0442\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 Parquet \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0435.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.3\" id=\"3.3\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 JSON<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.json(\"path\/to\/save\/file.json\")<\/code><\/pre>\n<p>JSON \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. Spark \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 JSON, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 JSON.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.4\" id=\"3.4\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 JDBC<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write \\     .format(\"jdbc\") \\     .option(\"url\", \"jdbc:mysql:\/\/host:port\/database\") \\     .option(\"dbtable\", \"table_name\") \\     .option(\"user\", \"username\") \\     .option(\"password\", \"password\") \\     .save() <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c DataFrame \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 \u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0431\u0430\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 JDBC. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043b\u0435\u0433\u0430\u0441\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 SQL.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.5\" id=\"3.5\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 ORC<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.orc(\"path\/to\/save\/file.orc\")<\/code><\/pre>\n<p>ORC (Optimized Row Columnar) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u043d \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430-\u043b\u0435\u0439\u043a\u0430\u0445.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.6\" id=\"3.6\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u044f\u043c<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.partitionBy(\"year\", \"month\").parquet(\"path\/to\/save\")<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c (\u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043f\u043e \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0438 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0443), \u0447\u0442\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.7\" id=\"3.7\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.mode(\"overwrite\").parquet(\"path\/to\/save\/file.parquet\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0420\u0435\u0436\u0438\u043c <code>overwrite<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 Spark \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c\u044e \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.8\" id=\"3.8\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.mode(\"append\").parquet(\"path\/to\/save\/file.parquet\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 <code>append<\/code> \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0431\u0435\u0437 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043d\u0430\u043a\u0430\u043f\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.9\" id=\"3.9\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 Hive<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.saveAsTable(\"database.table_name\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>saveAsTable<\/code> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c DataFrame \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 Hive \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 Hadoop \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 Big Data \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.10\" id=\"3.10\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 InsertInto<\/h3>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>insertInto<\/code> \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443. \u041e\u043d \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 DataFrame \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0438\u043f\u044b \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 DataFrame \u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442, \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u043e\u0439.<\/p>\n<p><strong>#\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430:<\/strong><\/p>\n<p><code>tableName<\/code>: \u0438\u043c\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u042d\u0442\u043e \u0438\u043c\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438\u043c\u044f \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, <code>database.table<\/code>).<\/p>\n<p><code>mode<\/code>: \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><code>append<\/code> \u2014 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>overwrite<\/code> \u2014 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u043e\u0439 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 (\u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 Spark \u0438 Hive).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.11\" id=\"3.11\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.mode(\"append\").insertInto(\"my_database.my_table\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 <code>df<\/code> \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c, \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 <code>my_table<\/code> \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 <code>my_database<\/code>.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.12\" id=\"3.12\"><\/a><\/p>\n<h3>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.saveAsTable(\"database.table_name\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 <code>my_table<\/code> \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0437 <code>df<\/code>. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a Hive, \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435, \u043d\u043e \u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0432\u043b\u0438\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.13\" id=\"3.13\"><\/a><\/p>\n<blockquote>\n<p>\u0412\u041d\u0418\u041c\u0410\u041d\u0418\u0415 \u041d\u0415 \u041f\u041e\u0412\u0422\u041e\u0420\u042f\u0419\u0422\u0415 \u2014 \u041e\u041f\u0410\u0421\u041d\u041e \u0414\u041b\u042f \u0416\u0418\u0417\u041d\u0418!!<\/p>\n<\/blockquote>\n<h3>insertInto \u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0439<\/h3>\n<p>\u0421\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f insertInto \u0441 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c, \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 sales \u0432 Hive, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043f\u043e \u0433\u043e\u0434\u0430\u043c \u0438 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430\u043c (year, month). \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>insertInto<\/code> \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 <code>overwrite<\/code> \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u044d\u0442\u0443 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443, \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0439, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.write.mode(\"overwrite\").insertInto(\"database.sales\")<\/code><\/pre>\n<p><strong>#\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442?<\/strong><\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 Spark \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e <code>overwrite<\/code> \u0431\u0435\u0437 \u044f\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0439, \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044b \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0438. \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 Spark \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 <code>sales<\/code> \u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442 \u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0437 <code>df<\/code>. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u043d\u0435\u0436\u0435\u043b\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u044f\u043c \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<p><strong>#\u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0436\u0435\u043b\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0439?<\/strong><\/p>\n<p>1) \u042f\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438. <\/p>\n<p>\u0423\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044f \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u044b. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446 \u0438 \u0433\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.write.mode(\"overwrite\").partitionBy(\"year\", \"month\").insertInto(\"database.sales\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 Spark \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0438 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0443 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 <code>df<\/code>, \u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0443\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0442\u0440\u043e\u043d\u0443\u0442\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<p>2) \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438. <\/p>\n<p>\u0412 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 Spark \u0438 Hive \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 <code>spark.sql.sources.partitionOverwriteMode<\/code> \u0432 Spark \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0432 <code>dynamic<\/code>, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 Spark \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u044b, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c\u043e\u043c DataFrame.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">spark.conf.set(\"spark.sql.sources.partitionOverwriteMode\",\"dynamic\") df.write.mode(\"overwrite\").insertInto(\"database.sales\") <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0412\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0442\u0449\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 Spark \u0438 Hive \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 <code>insertInto<\/code>, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 <code>overwrite<\/code>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <code>overwrite<\/code>, \u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u044f\u0432\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0438\u0441\u043a \u043d\u0435\u0436\u0435\u043b\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0438 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Spark \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"4\" id=\"4\"><\/a><\/p>\n<h2>\u2116 3.1. \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"4.1\" id=\"4.1\"><\/a><\/p>\n<h3>partitionBy<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0438\u0445 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u043c (\u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c), \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u044d\u0442\u0438\u043c \u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u043c. \u041f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445, \u0433\u0434\u0435 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043e\u043c \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0438 \u0438\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430\u043c.<\/p>\n<p><strong>#\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f partitionBy<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.write.partitionBy(\"country\", \"state\").format(\"parquet\").save(\"\/path\/to\/data\")<\/code><\/pre>\n<p><strong>#\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 partitionBy<\/strong><\/p>\n<p><code>columnNames<\/code>: \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0442 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043a \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c.<\/p>\n<p><strong>#\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f partitionBy<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0423\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u00ab\u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u00bb \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043d\u0438\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432. \u041f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430\u043c\u0438, \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c \u0438 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>#\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e partitionBy<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u0447\u0451\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0439. \u0421\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u043d\u0438\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0439. \u0421\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0438\u0445 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043c\u0435\u043b\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"4.2\" id=\"4.2\"><\/a><\/p>\n<h3>bucketBy<\/h3>\n<p>\u041e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b \u043f\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<p>Bucketing \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0440\u0437\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0445\u044d\u0448-\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432. \u0412\u0441\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0445\u044d\u0448-\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a Spark \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430, \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0443\u0437\u043b\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430.<\/p>\n<p><strong>#\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f bucketBy<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.write.bucketBy(42, \"column1\")     .sortBy(\"column2\")     .saveAsTable(\"bucketed_table\") <\/code><\/pre>\n<p><strong>#\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 bucketBy<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><code>numBuckets<\/code>: \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430. \u0421\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0443\u0445\u0443\u0434\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043c\u0435\u043b\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>columnNames<\/code>: \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b. \u042d\u0442\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0442\u0435\u043c\u0438 \u0436\u0435, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>#\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f bucketBy<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0423\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446, \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044b\u0445 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438 \u0442\u0435\u043c \u0436\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c, Spark \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0410\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u043c, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043e bucketing, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043f\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u043c \u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043f\u043e \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u043c, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u0438 (shuffle) \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>#\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e bucketBy<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435. \u041d\u0430\u0447\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0441 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e, \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u044f \u0437\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044f \u0434\u043b\u044f bucketing \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0437\u0431\u0435\u0433\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043c\u0435\u043b\u043a\u0438\u0445 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432. \u0421\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0435\u043b\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"4.3\" id=\"4.3\"><\/a><\/p>\n<h3>sortBy<\/h3>\n<p>\u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 bucketBy.<\/p>\n<p><code>sortBy<\/code> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430. \u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u043a\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u044b \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435, \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043a \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443.<\/p>\n<p><strong>#\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f sortBy<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.write.bucketBy(10, \"department_id\").sortBy(\"employee_salary\").saveAsTable(\"employees_bucketed_sorted\")<\/code><\/pre>\n<p><strong>#\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 sortBy<\/strong><\/p>\n<p><code>columnNames<\/code>: \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430. \u041f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438\u00a0<\/p>\n<p><strong>#\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f sortBy<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0423\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432. \u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 Spark \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043a \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u043a\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043e\u043a\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439), \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>#\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e sortBy<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 <code>sortBy<\/code> \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0447\u0451\u0442\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u041d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u043c \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 <code>bucketBy<\/code>. \u0427\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e <code>sortBy<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441 <code>bucketBy<\/code> \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u0443 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 <code>sortBy<\/code> \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430-\u043b\u0435\u0439\u043a\u0430\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"5\" id=\"5\"><\/a><\/p>\n<h2>\u0412 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435<\/h2>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 Apache Spark, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0442 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438, \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2014 \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 Spark \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0443 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0443\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430, \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430, \u0438 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0433\u0438\u0431\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043d\u0438\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0430\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 Apache Spark \u0438 \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 Spark, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0437\u0430\u0442\u0440\u043e\u043d\u0443\u043b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u0441\u043e\u043c\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f\u043c \u2014 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 Apache Spark, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0423\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u0434\u043e \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447 \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445!<\/p>\n<p>\u0421\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u043c\u0438, \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0441 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c. Spark \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0435\u0441\u044f \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e \u043a \u043e\u0431\u043c\u0435\u043d\u0443 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043c.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/808415\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/808415\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 Apache Spark \u0434\u043b\u044f \u00ab\u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0445\u00bb (\u0438 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u00ab\u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a\u00bb).<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/alfa\/articles\/772224\/\">\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f Spark-\u0441\u0435\u0441\u0441\u0438\u0439<\/a>, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f Spark \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0418 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u044f \u0441\u043c\u043e\u0433\u0443 \u043a\u0438\u0434\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0430\u043c. <\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 Apache Spark \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. Apache Spark \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0449\u043d\u0430\u044f \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u0430\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0441\u0444\u043e\u043a\u0443\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u0445 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0430\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0438 \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445.<\/p>\n<p>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e, \u043d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0448\u0438\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0434\u043b\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 Spark \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439. \u041e\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435, \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439. \u0414\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e Apache Spark, \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/spark.apache.org\/docs\/latest\/\">\u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 Apache Spark<\/a>.<\/p>\n<p>\u0421 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u043a\u0430\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u0432\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043a \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0443 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b<\/p>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<p><a href=\"#1\">\u21161. \u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a>.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#1.1\">\u0418\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.2\">\u0418\u0437 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.3\">\u0427\u0435\u0440\u0435\u0437 SQL-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.4\">CSV \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.5\">JSON \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.6\">\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 JDBC \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.7\">Avro \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#1.8\">\u0422\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"#2\">\u21162. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430: \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430, \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u044f)<\/a>.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#2.1\">\u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.2\">\u0413\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> <a href=\"#2.3\">\u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.4\">\u0410\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.5\">\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.6\">\u0423\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.7\">\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.8\">\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.9\">\u0421\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 (JOIN)<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#2.10\">\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 (UDF)<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"#3\">\u21163. \u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 Spark<\/a>.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#3.1\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b CSV.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.2\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 Parquet.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.3\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 JSON.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.4\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 JDBC.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.5\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 ORC.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.6\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u044f\u043c.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.7\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.8\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.9\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 Hive.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.10\">\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 InsertInto.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.11\">\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.12\">\u041f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#3.13\">insertInto \u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u0439.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"#4\">\u2116 3.1. \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#4.1\">partitionBy<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#4.2\">bucketBy<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#4.3\">sortBy<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"#5\">\u042d\u043f\u0438\u043b\u043e\u0433<\/a><\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1\" id=\"1\"><\/a><\/p>\n<h2>\u21161. \u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.1\" id=\"1.1\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read.table(\u201cs_schema.new_table\u201d)<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0432 Spark DataFrame. \u042d\u0442\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c\u0438\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0445\u0435\u043c\u0443.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.2\" id=\"1.2\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read.parquet('\/shema\/dir\/db\/table_name\/partition_1\/')<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0438\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b. Parquet \u2014 \u044d\u0442\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043e\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.3\" id=\"1.3\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 SQL-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441, \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c Hive<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.sql(\u2018SELECT * FROM SHCEMA.NEW_TABLE\u2019)<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 SQL-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u0432 Spark \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0449\u044c\u044e SQL \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435 Spark. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b \u0441 SQL. Spark SQL \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0434\u0435\u043b\u0430\u044f \u0432\u0430\u0448 \u043a\u043e\u0434 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c\u044b\u043c.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.4\" id=\"1.4\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 CSV \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read.format(\"csv\").option(\"header\", \"true\").load(\"path\/to\/file.csv\")<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f CSV \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432. \u041e\u043f\u0446\u0438\u044f <code>header<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432. \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>load<\/code> \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b \u043f\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0443\u0442\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 CSV.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.5\" id=\"1.5\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 JSON \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read.json(\"path\/to\/file.json\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 read.json \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c JSON \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0432 DataFrame. Spark \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 JSON \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0443\u044e \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.6\" id=\"1.6\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 JDBC \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read \\     .format(\"jdbc\") \\     .option(\"url\", \"jdbc:postgresql:\/\/host:port\/database\") \\     .option(\"dbtable\", \"schema.table\") \\     .option(\"user\", \"username\") \\     .option(\"password\", \"password\") \\     .load() <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u0431\u0430\u0437\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 JDBC. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c URL \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438\u043c\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b, \u0438\u043c\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438 \u043f\u0430\u0440\u043e\u043b\u044c. \u042d\u0442\u043e \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Spark.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.7\" id=\"1.7\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 Avro \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read.format(\"avro\").load(\"path\/to\/file.avro\")<\/code><\/pre>\n<p>Avro \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u043e\u0435, \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 Avro \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"1.8\" id=\"1.8\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df = spark.read.text(\"path\/to\/textfile.txt\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b \u043a\u0430\u043a DataFrame \u0441 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u043c value, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043b\u043e\u0433-\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2\" id=\"2\"><\/a><\/p>\n<h2>\u21162. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430: \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430, \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u044f)<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.1\" id=\"2.1\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">filtered_df = df.filter(df[\"age\"] > 30)<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>filter<\/code> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043f\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044e. \u042d\u0442\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433 SQL \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 <code>WHERE<\/code>. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0448\u0435 30 \u043b\u0435\u0442.\u00a0\u00a0<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.2\" id=\"2.2\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0413\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">grouped_df = df.groupBy(\"city\").count()<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>groupBy<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, <code>count<\/code>, <code>max<\/code>, <code>min<\/code>, <code>avg<\/code>). \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.3\" id=\"2.3\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">sorted_df = df.orderBy(\"age\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>orderBy<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0443.\u00a0<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.4\" id=\"2.4\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0410\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">aggregated_df = df.agg({\"salary\": \"avg\"})<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>agg<\/code> \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u043c DataFrame. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u0437\u0430\u0440\u043f\u043b\u0430\u0442\u0443.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.5\" id=\"2.5\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df_with_new_column = df.withColumn(\"is_adult\", df[\"age\"] >= 18)<\/code><\/pre>\n<p><code>withColumn<\/code> \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0432\u0437\u0440\u043e\u0441\u043b\u044b\u043c.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.6\" id=\"2.6\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0423\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df_without_column = df.drop(\"is_adult\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>drop<\/code> \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0438\u0437 DataFrame. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 <code>is_adult<\/code>.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.7\" id=\"2.7\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df_with_casted_column = df.withColumn(\"age\", df[\"age\"].cast(\"integer\"))<\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 <code>cast<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 <code>withColumn<\/code>.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.8\" id=\"2.8\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">split_col = pyspark.sql.functions.split(df[\"name\"], \" \") df_with_split_columns = df.withColumn(\"first_name\", split_col.getItem(0)) df_with_split_columns = df_with_split_columns.withColumn(\"last_name\", split_col.getItem(1)) <\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>split<\/code> \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f <code>pyspark.sql.functions<\/code> \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a. <code>getItem<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.9\" id=\"2.9\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 (JOIN)<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">joined_df = df1.join(df2, df1[\"id\"] == df2[\"user_id\"], how='inner')<\/code><\/pre>\n<p><code>JOIN<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 DataFrame&#8217;\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u043c. \u0412 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0435 how \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0442\u0438\u043f <code>JOIN<\/code> (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, <code>inner<\/code>, <code>outer<\/code>, <code>left_outer<\/code>, <code>right_outer<\/code>).<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"2.10\" id=\"2.10\"><\/a><\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 (UDF)<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import IntegerType  def square(x): \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0return x * x  square_udf = udf(square, IntegerType()) df_with_square = df.withColumn(\"squared_value\", square_udf(df[\"value\"]))<\/code><\/pre>\n<p>User Defined Functions (UDF) \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 DataFrame. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f UDF \u0434\u043b\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0432 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 Spark \u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3\" id=\"3\"><\/a><\/p>\n<h2>\u21163. \u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 Spark<\/h2>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.1\" id=\"3.1\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b CSV<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.format(\"csv\").option(\"header\", \"true\").save(\"path\/to\/save\/file.csv\")<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c DataFrame \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 CSV. \u041e\u043f\u0446\u0438\u044f <code>header<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0441 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.2\" id=\"3.2\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 Parquet<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.parquet(\"path\/to\/save\/file.parquet\")<\/code><\/pre>\n<p>Parquet \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u0447\u0430\u0442\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 Parquet \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0435.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.3\" id=\"3.3\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 JSON<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.json(\"path\/to\/save\/file.json\")<\/code><\/pre>\n<p>JSON \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. Spark \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 JSON, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 JSON.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.4\" id=\"3.4\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 JDBC<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write \\     .format(\"jdbc\") \\     .option(\"url\", \"jdbc:mysql:\/\/host:port\/database\") \\     .option(\"dbtable\", \"table_name\") \\     .option(\"user\", \"username\") \\     .option(\"password\", \"password\") \\     .save() <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c DataFrame \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 \u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0431\u0430\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 JDBC. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043b\u0435\u0433\u0430\u0441\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 SQL.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.5\" id=\"3.5\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 ORC<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.orc(\"path\/to\/save\/file.orc\")<\/code><\/pre>\n<p>ORC (Optimized Row Columnar) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u043d \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430-\u043b\u0435\u0439\u043a\u0430\u0445.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.6\" id=\"3.6\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e \u043f\u0430\u0440\u0442\u0438\u0446\u0438\u044f\u043c<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.partitionBy(\"year\", \"month\").parquet(\"path\/to\/save\")<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c (\u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043f\u043e \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0438 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0443), \u0447\u0442\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"3.7\" id=\"3.7\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">df.write.mode(\"overwrite\").parquet(\"path\/to\/save\/file.parquet\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0420\u0435\u0436\u0438\u043c <code>overwrite<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 Spark \u043d\u0430<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-373906","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/373906","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=373906"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/373906\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=373906"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=373906"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=373906"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}