Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Partitioneert de uitvoertabel die is gemaakt door create, createOrReplaceof replace met behulp van de opgegeven kolommen of transformaties. Indien opgegeven, worden de tabelgegevens door deze waarden opgeslagen voor efficiënte leesbewerkingen.
Wanneer een tabel bijvoorbeeld op dag wordt gepartitioneerd, kan deze worden opgeslagen in een mapindeling zoals:
table/day=2019-06-01/table/day=2019-06-02/
Partitionering is een van de meest gebruikte technieken om de indeling van fysieke gegevens te optimaliseren. Het biedt een grof korrelige index voor het overslaan van onnodige gegevens die worden gelezen wanneer query's predicaten hebben voor de gepartitioneerde kolommen. Voor een goed functionerende partitionering moet het aantal afzonderlijke waarden in elke kolom doorgaans kleiner zijn dan tienduizenden.
col en cols alleen de volgende transformatiefuncties ondersteunen:
pyspark.sql.functions.yearspyspark.sql.functions.monthspyspark.sql.functions.dayspyspark.sql.functions.hourspyspark.sql.functions.bucket
Syntaxis
partitionedBy(col, *cols)
Parameterwaarden
| Kenmerk | Typ | Beschrijving |
|---|---|---|
col |
Kolom of str | De eerste partitioneringskolom of transformatie. |
*cols |
Kolom of str, optioneel | Aanvullende partitioneringskolommen of transformaties. |
Retouren
DataFrameWriterV2