如何在Spark中处理多个csv.gz文件？
在Spark中处理多个csv.gz文件可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：from pyspark.sql import SparkSession
- 创建SparkSession对象：spark = SparkSession.builder.appName("CSV Processing").getOrCreate()
- 使用SparkSession的
read方法加载csv.gz文件：df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("file1.csv.gz,file2.csv.gz,file3.csv.gz")这里使用了format("csv")指定文件格式为csv，option("header", "true")表示第一行为列名，option("inferSchema", "true")表示自动推断列的数据类型。load方法接受一个逗号分隔的文件路径列表，可以加载多个csv.gz文件。 - 对数据进行处理和分析：# 执行一些数据处理和分析操作，例如： df.show() # 显示数据 df.printSchema() # 打印数据结构 df.select("column1", "column2").filter(df.column3 > 10).show() # 选择特定列并进行过滤
- 关闭SparkSession：spark.stop()
这样就可以在Spark中处理多个csv.gz文件了。Spark提供了强大的分布式计算能力，可以处理大规模的数据集。对于更复杂的数据处理需求，可以使用Spark的各种API和功能进行操作。
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1回答
Pyspark:如何从不同的文件夹读取多个csv？
python、csv、pyspark
我有两个文件夹A和B A包含file1.csv.gz和file2.csv.gz，B包含file2.csv.gz和file3.csv.gz 我想在一个唯一的数据帧中读取这些文件。 这就是我要做的： folders_to_read = ["A/*.csv.gz", "B/*.csv.gz"]
df = spark.read.format('csv').option("header", "true").option("inferSchema", "true").\
option(&#
浏览 76提问于2020-04-21得票数 3
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未能将数据放入所需的架构中
json、apache-spark、pyspark
我有火花放电数据，如下所示
>>> df.show(1, False)
{"data":{"probability":0.2345,"customerId":1234567,"region":"BR"},"uploadedDate":1542548806295}
当我没有将任何模式作为输入传递时，上面就是输出.
我正在尝试使用前面提到的模式来加载数据。
SCHEM
浏览 5提问于2021-03-09得票数 1
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在两个函数python之间传递数据
python-3.x、pyspark
from varname import nameof
from pyspark.sql import SparkSession
cwd = os.getcwd()
def output_to_csv(df):
df.coalesce(1).write.option("header", "true")\
.mode('overwrite')\
.csv(cwd + '/output_files/' + nameof(df))
return None
def main()
浏览 10提问于2022-05-11得票数 0
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2回答
如何处理dataset中缺少的值输入-Spark/Scala
scala、apache-spark、spark-dataframe
我有这样的数据
8213034705_cst,95,2.927373,jake7870,0,95,117.5,xbox,3
,10,0.18669,parakeet2004,5,1,120,xbox,3
8213060420_gfd,26,0.249757,bluebubbles_1,25,1,120,xbox,3
8213060420_xcv,80,0.59059,sa4741,3,1,120,xbox,3
,75,0.657384,jhnsn2273,51,1,120,xbox,3
我试图将“缺失值”放到记录丢失的第一列中(或者完全删除它们)。我正在尝试执行以下代码，但是它给了我错误
im
浏览 7提问于2017-01-17得票数 1
2回答
火花合并模式，更正数据类型(时间戳，字符串)
pyspark、pyspark-schema
我正在阅读一个带有以下选项的星星之火DF：
testDF = spark.read.format("parquet").option("header", "true") \
.option("mergeSchema", "true").option("inferSchema", "true").load("folderPath/*/*")
但是，这一方法失败了，因为其中一个col (Date)在某些源文件中具有时间戳类型，而在某些文件中为string类
浏览 8提问于2022-11-04得票数 0
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1回答
spark databricks中CREATE TEMPORARY VIEW与Createorreplacetempview的差异
sql、azure、apache-spark、azure-databricks
在databricks中，这两种方法有什么不同？ %sql
CREATE TEMPORARY VIEW diamonds
USING CSV
OPTIONS (path "/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv",
header "true")
OK = dataFrame = "/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv"
val df = spa
浏览 210提问于2021-07-18得票数 1
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为什么我在Spark UI中看到一次读取有两个作业？
apache-spark、pyspark、spark-ui
我正在尝试运行下面的脚本来加载包含24k记录的文件。为什么我在Spark UI中看到两个单次加载的作业。 代码 from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession\
.builder\
.appName("DM")\
.getOrCreate()
trades_df = spark.read.format("csv")\
.option("header", "true")\
.option("inferSchem
浏览 27提问于2021-08-05得票数 1
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火花中不同的阅读选项之间有什么区别？
python、csv、apache-spark、pyspark、apache-spark-sql
我正在通过以下代码读取csv文件：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.master("local[2]") \
.getOrCreate()
现在有四个不同的选项可读：
df = spark.read.load("/..../xyz.csv")
df = spark.read.csv("/..../xyz.csv")
df = spark.read.format(
浏览 3提问于2018-07-02得票数 2
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Spark提交中的Json参数
scala、apache-spark、apache-spark-sql、spark-submit
我的spark-submit命令： spark-submit --deploy-mode cluster --class spark_package.import_jar s3://test-system/test.jar "{\"localparameter\" : {\"mail\": \"\", \"clusterid\": \"test\", \"clientCd\": \"1000\", \"processid\": \"1234\"
浏览 18提问于2019-01-12得票数 0
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用火花读取CSV时去掉逗号
python、apache-spark、pyspark
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id,name
"10","Ashraful\, Islam"
我正在读入pyspark的csv文件。
test = spark.read.format("csv").option("sep", ",").option("escape", "\\").option("inferSchema", "true").option("header", "true")
浏览 1提问于2018-04-20得票数 1
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1回答
EMR中的三角洲湖
aws-lambda、amazon-emr、delta-lake
我试图通过EMR集群上的一个步骤调用python程序来使用delta湖，但是这个步骤总是失败的，错误未知。我认为错误可能与delta.tables导入相关，因为代码非常简单。
Python程序: test.py
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
# Spark Session creation
spark = (SparkSession.builder.appName("DeltaExercise")
.config("spark.jars.pack
浏览 12提问于2022-11-05得票数 1
1回答
读取csv文件时不返回数据格式结果。
csv、pyspark、databricks、azure-databricks
我正在尝试读取csv文件，下面是我使用的代码，它没有返回任何结果。在指定的路径中，csv文件中包含数据。当我使用ValidFile = spark.read.csv(ValidationFileDest, header = True)时，我遇到了一些问题，为此返回结果，但是列的数据是交换的，并且是空的，这就是我在代码中应用模式DROPMALFORMED的原因。但它没有返回任何结果。
parquetextension=".parquet"
BronzeStage_Path = "dbfs:/mnt/bronze/stage/" +parentname+
浏览 7提问于2022-07-07得票数 0
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在scala中使用函数时得到错误类型不匹配
dataframe、scala、apache-spark
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}
import org.apache.spark.sql.functions._
object sparkcpp
{
val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
import spark.implicits._
def extract(): DataFrame =
{
val df = spark.read.option("inferschema","true").op
浏览 1提问于2021-12-09得票数 0
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我正在尝试创建一个程序集jar可执行文件，但得到了以下错误
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: csv.DefaultSource
问题是CSV文件的读取。代码在IDE中运行良好。请帮帮我
Scala代码如下
package extendedtable
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}
import sc
浏览 12提问于2020-06-06得票数 1
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在创建增量格式的同时获取数据库上的AnalysisException
azure-databricks、delta-lake
我想把数据格式写成.delta格式，但是得到了“AnalysisExcpetion”
代码：
df = spark.read.format("csv").option("header", True).option("inferSchema",True).load('dbfs:/mnt/raw/Sales.csv')
df.write.format("delta").mode("overwrite").save('/mnt/bronze/sales/')
Exception:
--
浏览 8提问于2022-07-12得票数 0
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在输出中不返回数据的Pyspark联接
pyspark、apache-spark-sql
在2数据帧上执行简单连接时，pyspark不返回输出数据。
from pyspark.sql import *
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.functions import col
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
file_path="C:\\bigdata\\pipesep_data\\Sales_ny.csv"
df=spark.read.form
浏览 5提问于2022-06-06得票数 0
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1回答
如何使用Pyspark将.CSV文件转换为.Json文件？
python-3.x、eclipse、pyspark、rdd、pydev
我有一个问题，在转换.csv文件到多行json文件使用pyspark。
我有一个csv文件通过spark rdd读取，我需要使用pyspark将其转换为多行json。
下面是我的代码：
import json
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("jsonconversion").getOrCreate()
df = spark.read.format("csv").option("header","True").
浏览 9提问于2018-12-08得票数 2
3回答
如何使用scala将不同的文件名传递给spark
scala、apache-spark、hadoop
我在cluster上有以下代码：
def main(args: Array[String]) {
val spark = SparkSession.builder.appName("SparkData").getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext
sc.setLogLevel("ERROR")
import spark.implicits._
import spark.sql
//----------Write Logic Here---------------------
浏览 2提问于2021-09-29得票数 0
1回答
从hdfs读取并写入MySQL
mysql、scala、apache-spark、hdfs
我是大数据开发的新手。我有一个从hdfs读取数据的用例，通过spark进行处理并保存到MySQL db。保存到MySQL db的原因是报告工具指向MySQL。所以我想出了下面的流程来实现它。是否有人需要验证和建议任何优化/更改。
val df = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.option("inferSchema","true")
.option("nullValue","NA")
浏览 1提问于2021-08-17得票数 0
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1回答
如果列具有要绕过并读取csv和chars..how的特殊模式，则SparkDataFrame.dtypes将失败
pyspark、spark-csv
如果csv文件包含带有特殊字符的列，则推断Spark Dataframe的架构将引发错误。 测试样本foo.csv id，评论1，#Hi 2，你好 spark = SparkSession.builder.appName("footest").getOrCreate()
df= spark.read.load("foo.csv", format="csv", inferSchema="true", header="true")
print(df.dtypes)
raise ValueError("Cou
浏览 12提问于2020-01-28得票数 0
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