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如何使用PySpark在ADLS中计算目录大小?

PySpark是一个Python API,用于Apache Spark的分布式计算框架。ADLS(Azure Data Lake Storage)是一种在云中存储和分析大规模数据的服务。使用PySpark在ADLS中计算目录大小的方法如下:

  1. 首先,需要安装PySpark。可以使用pip命令安装pyspark包:pip install pyspark
  2. 创建一个PySpark应用程序文件(例如,app.py),并导入必要的库:
  3. 创建一个PySpark应用程序文件(例如,app.py),并导入必要的库:
  4. 创建SparkSession对象,并配置连接ADLS:
  5. 创建SparkSession对象,并配置连接ADLS:
  6. 注意:需要将<your-storage-account-name><your-client-id><your-client-secret><your-tenant-id>替换为实际的值。
  7. 使用Spark读取目录,并计算目录大小:
  8. 使用Spark读取目录,并计算目录大小:
  9. 注意:需要将<your-storage-account-name>替换为实际的值,<path-to-directory>替换为目标目录的路径。

这样,使用PySpark就可以计算ADLS中目录的大小。对于ADLS存储的CSV文件,可以使用Spark的DataFrame API进行读取和计算。将以上代码中的文件格式和操作根据实际情况进行调整,以适应其他类型的文件和计算需求。

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请注意,上述答案中没有提及其他云计算品牌商,只给出了具体的解决方案和相关产品介绍。

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