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在Spark DataFrames中读取json行的LZO文件

，可以通过以下步骤完成：

  1. 理解LZO文件：LZO（Lempel-Ziv-Oberhumer）是一种高效的压缩算法，常用于大数据处理中的数据压缩和解压缩。LZO文件是使用LZO算法压缩的文件。
  2. 导入必要的库和模块：在Spark应用程序中，需要导入相关的库和模块来处理LZO文件。常用的库包括pyspark.sql和com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat。
  3. 创建SparkSession：使用SparkSession来初始化Spark应用程序。
代码语言：python
复制
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Read LZO File").getOrCreate()
  1. 配置LZO文件的输入格式：通过设置Spark的配置属性，指定LZO文件的输入格式为com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat。
代码语言：python
复制
spark.conf.set("spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.inputdir", "path/to/lzo/files")
spark.conf.set("spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive", "true")
spark.conf.set("spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.nonrecursive.ignoreSplits", "true")
spark.conf.set("spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.nonrecursive", "true")
spark.conf.set("spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir", "path/to/lzo/files")
spark.conf.set("spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.pathFilter.class", "com.hadoop.mapreduce.LzoPathFilter")
spark.conf.set("spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.pathFilter.class", "com.hadoop.mapreduce.LzoPathFilter")
  1. 读取LZO文件并创建DataFrame：使用spark.read.json()方法读取LZO文件，并将其转换为DataFrame。
代码语言：python
复制
df = spark.read.json("path/to/lzo/files")
  1. 对DataFrame进行操作和分析：根据具体需求，对读取的DataFrame进行各种操作和分析，如筛选、聚合、转换等。
  2. 关闭SparkSession：在完成操作后，关闭SparkSession。
代码语言：python
复制
spark.stop()

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