使用pyspark从S3读取csv作为spark数据帧(Spark2.4)

使用pyspark从S3读取csv作为spark数据帧(Spark2.4)的步骤如下：

1. 首先，确保你已经安装了pyspark并正确配置了Spark环境。
2. 导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession

1. 创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV from S3").getOrCreate()

1. 使用SparkSession对象的read方法读取S3上的CSV文件，并将其加载为一个数据帧：

df = spark.read.csv("s3a://bucket_name/path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)

其中，bucket_name是你的S3存储桶名称，path/to/file.csv是CSV文件在存储桶中的路径。header=True表示第一行是列名，inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。

1. 可以对数据帧进行各种操作和转换，例如筛选、聚合、排序等。
2. 最后，可以使用数据帧的show()方法查看数据帧的内容：

df.show()

这样就可以使用pyspark从S3读取CSV文件并将其加载为一个Spark数据帧了。

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