一、普通文件输出方式

 方式一：给定输出数据源的类型和地址

df.write.format("json").save(path)
df.write.format("csv").save(path)
df.write.format("parquet").save(path)

方式二：直接调用对应数据源类型的方法

df.write.json(path)
df.write.csv(path)
df.write.parquet(path)

append: 追加模式，当数据存在时，继续追加
overwrite: 覆写模式，当数据存在时，覆写以前数据，存储当前最新数据；
error/errorifexists: 如果目标存在就报错，默认的模式
ignore: 忽略，数据存在时不做任何操作

代码编写模板： 

df.write.mode(saveMode="append").format("csv").save(path)

代码演示普通的文件输出格式： 

import os

from pyspark.sql import SparkSession


if __name__ == '__main__':
    # 配置环境
    os.environ['JAVA_HOME'] = 'C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_241'
    # 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
    os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:/hadoop-3.3.1'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'  # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'

    spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("").config(
        "spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate()

    df = spark.read.json("../../datas/person.json")

    # 获取年龄最大的人的名字
    df.createOrReplaceTempView("persons")
    rsDf = spark.sql("""
       select name,age from persons where age = (select max(age) from persons)
    """)
    # 将结果打印到控制台
    #rsDf.write.format("console").save()
    #rsDf.write.json("../../datas/result",mode="overwrite")
    #rsDf.write.mode(saveMode='overwrite').format("json").save("../../datas/result")
    #rsDf.write.mode(saveMode='overwrite').format("csv").save("../../datas/result1")
    #rsDf.write.mode(saveMode='overwrite').format("parquet").save("../../datas/result2")
    #rsDf.write.mode(saveMode='append').format("csv").save("../../datas/result1")
    # text 保存路径为hdfs 直接报错，不支持
    #rsDf.write.mode(saveMode='overwrite').text("hdfs://bigdata01:9820/result")
    #rsDf.write.orc("hdfs://bigdata01:9820/result",mode="overwrite")
    rsDf.write.parquet("hdfs://bigdata01:9820/result", mode="overwrite")

    spark.stop()

二、保存到数据库中

代码演示：

import os
# 导入pyspark模块
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == '__main__':
    # 配置环境
    os.environ['JAVA_HOME'] = 'D:\Download\Java\JDK'
    # 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
    os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:\\bigdata\hadoop-3.3.1\hadoop-3.3.1'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'  # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'

    spark = SparkSession.builder.master('local[*]').appName('').config("spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate()
    df5 = spark.read.format("csv").option("sep", "\t").load("../../datas/zuoye/emp.tsv")\
       .toDF('eid','ename','salary','sal','dept_id')
    df5.createOrReplaceTempView('emp')

    rsDf = spark.sql("select * from emp")
    rsDf.write.format("jdbc") \
        .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver") \
        .option("url", "jdbc:mysql://bigdata01:3306/mysql") \
        .option("user", "root") \
        .option("password", "123456") \
        .option("dbtable", "emp1") \
        .save(mode="overwrite")



    spark.stop()

    # 使用完后，记得关闭

三、保存到hive中 

代码演示： 

import os
# 导入pyspark模块
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == '__main__':
    # 配置环境
    os.environ['JAVA_HOME'] = 'D:\Download\Java\JDK'
    # 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
    os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:\\bigdata\hadoop-3.3.1\hadoop-3.3.1'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'  # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'
    os.environ['HADOOP_USER_NAME'] = 'root'

    spark = SparkSession \
        .builder \
        .appName("HiveAPP") \
        .master("local[2]") \
        .config("spark.sql.warehouse.dir", 'hdfs://bigdata01:9820/user/hive/warehouse') \
        .config('hive.metastore.uris', 'thrift://bigdata01:9083') \
        .config("spark.sql.shuffle.partitions", 2) \
        .enableHiveSupport() \
        .getOrCreate()

    df5 = spark.read.format("csv").option("sep", "\t").load("../../datas/zuoye/emp.tsv") \
        .toDF('eid', 'ename', 'salary', 'sal', 'dept_id')
    df5.createOrReplaceTempView('emp')

    rsDf = spark.sql("select * from emp")
    rsDf.write.saveAsTable("spark.emp")

    spark.stop()

    # 使用完后，记得关闭