Python pyspark read_sql_table用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.pandas.read_sql_table 的用法。

用法:
pyspark.pandas.read_sql_table(table_name: str, con: str, schema: Optional[str] = None, index_col: Union[str, List[str], None] = None, columns: Union[str, List[str], None] = None, **options: Any) → pyspark.pandas.frame.DataFrame

將 SQL 數據庫表讀入 DataFrame。

給定一個表名和一個 JDBC URI，返回一個 DataFrame。

參數：

table_name：str: 數據庫中 SQL 表的名稱。
con：str: JDBC URI 可以作為 str 提供。

注意

URI 必須是 JDBC URI 而不是 Python 的數據庫 URI。
schema：str，默認無: 數據庫中要查詢的 SQL 模式的名稱(如果數據庫風格支持此)。如果 None (默認)，則使用默認模式。
index_col：str 或 str 列表，可選，默認值：無: 要設置為索引(MultiIndex)的列。
columns：列表，默認無: 要從 SQL 表中選擇的列名列表。
options：dict: 所有其他選項直接傳遞到 Spark 的 JDBC 數據源。

DataFrame: SQL 表作為帶有標簽軸的二維數據結構返回。

例子：

>>> ps.read_sql_table('table_name', 'jdbc:postgresql:db_name')

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.pandas.read_sql_table。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：