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PySpark的不同文件格式读取,如:sc.parallelize、hdfs读取资料、csv、txt 、json

## 用pysaprk建立第一个RDD
from __future__ import print_function,division
from pyspark import SparkConf,SparkContext
from pysaprk.sql import SparkSession

## 启动spark
spark= SparkSession.builder.master(‘local’).appName(‘test’).getOrCreate()
sc = spark.sparkContext

## 建立第一个RDD --- sparkContext
wordsList = ['cat','elephant','rat','cat']
wordsRDD = sc.parallelize(wordsList,2)   #parallelize
print(type(wordsRDD))                    #查看类型
wordsRDD.count()                         #查看行数
wordsRDD.take(5)                         #前5个项目
wordsRDD.collect()                       #适用于小数据量

## 从hdfs中读取资料
textFromHDFS = spark.read.text('hdfs://tmp/NASA_access') #读取文件
print(type(textFromHDFS)) #查看类型
textFromHDFS.head() #查看前几行 -- 推荐使用
textFromHDFS.show() #查看资料

## 如何从csv -- 读取 ---转换dataframe
!hadoop fs -tail /tmp/rating.csv #查看前几行数据
##读取数据的参数设置
path = 'hdfs://tmp/rating.csv'
schema = None
sep = ','
header = True
csvDF = spark.read.csv(path = path, schema = schema ,sep = sep, header = header) #读取数据集
print(type(csvDF)) #查看类型
print(csvDF)
csvDF.head() #查看前几行 -- 推荐使用
csvDF.show() #查看资料

## 读取txt
textDF = spark.read.text(paths = path)
textDF.head() #查看前几行 -- 推荐使用
textDF.show() #查看资料

## 读取json文件
jsonDF = spark.read.json('hdfs://tmp/json_example.json')
jsonDF.head() #查看前几行 -- 推荐使用
jsonDF.show() #查看资料

PySpark的不同文件格式读取,如:sc.parallelize、hdfs读取资料、csv、txt 、json## 用pysaprk建立第一个RDDfrom __future__ import print_function,divisionfrom pyspark import SparkConf,SparkContextfrom pysaprk.sql import SparkSes...
使用python 读取 和保存为excel、 csv txt 文件以及对DataFrame文件的基本操作 读取 excel文件并将其内容转化为矩阵形式。 对DataFrame文件的基本操作包括DataFrame的创建(dict进行创建,也可以 读取 csv 或者 txt 文件)、DataFrame轴的概念和DataFrame一些性质(索引、切片;修改数据;算数运算;函数应用和映射;排序和排名;汇总和计算描述统计;处理缺失数据 Dataframe中的Series是什么?......
1.常见的 读取 数据源 文件格式 和文件系统。对于存储在本地文件系统或分布式文件系统(比如 HDFS )中的数据,Spark可以访问很多种 不同 文件格式 。包括文本文件、JSON、SequenceFile、以及protocol buffer。 Spark SQL中的结构化数据源。 数据库和键值存储。Spark自带的库以及一些第三方库,可以用来连接HBase、JDBC源。
文章目录 pyspark 读取 数据参数介绍formatschemaloadtableoption 读取 文件json csv parquet和orc 读取 数据表hivejdbc pyspark 读取 数据 format DataFrameReader.format(source) 指定 不同 格式来 读取 文件,例如以下为指定json格式 读取 数据: df = spark.read.format('json').load('python/test_support/sql/people.json') 针对常用几个 文件格式
网上找了很多 资料 ,例如 textFile 和wholeTextFiles方法。但这两个都是都是 读取 txt 文件,然后生成RDD的格式。 如果再从 RDD 转为 Pyspark 的 DataFrame格式,那么就多此一举了。 终于找到了直接 读取 txt 文件并生成 DataFrame的方法,那就是 spark 的 read. txt 方法。 实现代码如下: from pyspark .sql i...
from pyspark .sql.types import * schema = StructType([ StructField("id", LongType(), True), StructField("name", StringType(), True),
collect是 pyspark 中可以将rdd转换为list的转换操作,虽然很好用,但也需要注意,不是可以随心所欲地用的。 collect的 读取 相当于从所有分布式机器上把数据拉下来放在本地展示: 这个操作一方面把分布式变成了单机操作,失去了分布式的意义; 另一方面就是存放本地会消耗相当一部分的内存;当rdd很大时,内存溢出会直接导致程序卡死。 所以如果只想看看数据格式,用take取样就可以了...
hadoop@rachel-virtual-machine:/usr/local/spark$ ./bin/ pyspark ./bin/ pyspark : 行 45: python: 未找到命令 Python 3.6.8 (default, Jan 14 201...
<h3>回答1:</h3><br/>使用 pyspark 读取 hdfs csv 文件可以按照以下步骤进行: 1. 首先,需要创建一个SparkSession对象,可以使用以下代码: from pyspark .sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV from HDFS ").getOrCreate() 2. 接下来,使用SparkSession对象的read方法 读取 csv 文件,可以使用以下代码: df = spark.read. csv (" hdfs ://<namenode>:<port>/<path_to_file>. csv ", header=True, inferSchema=True) 其中,<namenode>是 HDFS 的NameNode节点,<port>是 HDFS 的端口号,<path_to_file>是 csv 文件在 HDFS 中的路径。 3. 最后,可以使用DataFrame对象的方法对数据进行处理和分析,例如: df.show() 这将显示DataFrame中的前20行数据。 完整的代码示例: from pyspark .sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV from HDFS ").getOrCreate() df = spark.read. csv (" hdfs ://<namenode>:<port>/<path_to_file>. csv ", header=True, inferSchema=True) df.show() 注意:在使用 pyspark 读取 hdfs csv 文件时,需要确保Hadoop和Spark的环境变量已经设置好。 <h3>回答2:</h3><br/> PySpark 是Apache Spark的一个Python API,可以用于分布式数据处理和大规模数据分析。 HDFS 是Hadoop分布式文件系统,一般用于存储大规模数据。 PySpark 可以 读取 HDFS 上的 CSV 文件进行数据处理和分析。 首先需要在 PySpark 中导入所需的库: ```python from pyspark .sql import SparkSession 然后创建一个SparkSession实例: ```python spark = SparkSession.builder \ .appName("Read CSV from HDFS ") \ .config("spark.hadoop.fs.defaultFS", " hdfs ://namenode:9000") \ .getOrCreate() 其中,appName用于设置应用程序的名称,config用于设置 HDFS 的地址和端口号,getOrCreate方法用于获取现有的SparkSession实例或者创建一个新的实例。 接下来可以使用SparkSession的read方法来 读取 CSV 文件: ```python df = spark.read \ .option("header", "true") \ .option("inferSchema", "true") \ . csv ("/path/to/ csv /file. csv ") 其中,option方法用于设置 读取 CSV 文件的参数,如header表示文件包含列名,inferSchema表示自动推断列的类型, csv 方法用于指定 CSV 文件的路径。 最后可以使用DataFrame API对数据进行处理和分析: ```python df.show() df.groupBy("column_name").count().show() df.select("column_name").distinct().count() 其中,show方法用于显示前几条数据,groupBy方法用于分组统计数据,distinct方法用于去重统计数据。 总而言之, PySpark 可以方便地 读取 HDFS 上的 CSV 文件进行数据处理和分析,同时也提供了丰富的API和方法帮助用户处理大规模数据。 <h3>回答3:</h3><br/> Pyspark 是一种用于处理大规模数据的 Python 库,它也是 Apache Spark 生态系统的一部分。在 Pyspark 中,我们可以使用 SparkSession API 来 读取 和写入数据。而在 Hadoop 分布式文件系统 ( HDFS ) 上存储大量的数据文件, CSV 格式是其中最常见的一种。 Pyspark 通过 Hadoop File System 将 HDFS 上的 CSV 文件 读取 到 Spark 数据结构中, 读取 后的数据可以转换为 DataFrame 或者 RDD。下面是 Pyspark 读取 HDFS CSV 文件的一些详细步骤: 1. 首先需要创建一个 SparkSession 对象,可以使用下面的示例代码: from pyspark .sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV ").getOrCreate() 2. 导入 CSV 文件: data = spark.read.format(" csv ").option("header", "true").load(" hdfs ://path/to/ csv /file. csv ") 在这个例子中,我们使用 `spark.read` API 创建 DataFrame, 读取 CSV 数据文件。`format` 函数指定 读取 文件格式 ,这里我们指定为 CSV 。`option` 函数用来传递 读取 CSV 文件时需要的一些选项,如 `header` 表示数据中是否包括表头。`load` 函数用于指定要 读取 的文件路径。 3. 数据处理: data.show() data.printSchema() 这个例子中我们展示 DataFrame 内容,以及数据结构。 4. 关闭 SparkSession: spark.stop() Pyspark 读取 操作具有极高的可扩展性和并行性,能够对 TB 级别的数据进行 读取 处理。因此,使用 Pyspark 读取 HDFS CSV 文件非常适合于大规模数据的处理和分析场景。