如何在pyspark上读取以avro schema对象作为头的CSV？
在pyspark中，可以通过使用Avro作为数据序列化格式，并结合avro schema对象来读取以avro schema对象作为头的CSV文件。下面是一个示例代码：
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV with Avro Schema").getOrCreate()
# 定义avro schema对象
avro_schema = {
"type": "record",
"name": "csv_data",
"fields": [
{"name": "col1", "type": "string"},
{"name": "col2", "type": "string"},
{"name": "col3", "type": "string"}
]
}
# 读取以avro schema对象作为头的CSV文件
df = spark.read.format("csv") \
.option("header", True) \
.option("inferSchema", False) \
.option("avroSchema", str(avro_schema)) \
.load("path/to/csv/file.csv")
# 打印DataFrame内容
df.show()
# 停止SparkSession
spark.stop()在上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象。然后定义了一个avro schema对象，其中包含了CSV文件的列名和数据类型。接下来，使用spark.read.format("csv")来指定读取CSV文件，并通过.option("header", True)设置第一行为列名，.option("inferSchema", False)禁用自动推断列的数据类型，.option("avroSchema", str(avro_schema))指定avro schema对象作为头信息。最后，使用.load("path/to/csv/file.csv")加载CSV文件，并返回一个DataFrame对象。
通过以上代码，我们可以在pyspark中读取以avro schema对象作为头的CSV文件。请注意，这里未提及具体腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，您可以参考腾讯云文档或咨询腾讯云官方渠道获取更详细的信息。
相关·内容
1回答
我有一个Python脚本，它使用fastavro库来转换csv文件并根据提供的模式序列化它：
from fastavro import writer
from fastavro.schema import load_schema
import csv
schema = load_schema('schema.avsc')
def csv_reader():
with open('data.csv') as f:
yield from csv.DictReader(f)
with open('data.snappy.avro&#
浏览 1提问于2021-09-21得票数 0
我正在从spark (结构化数据流)中读取Kafka中的数据，但在spark中从kafka中获取的数据不是字符串格式。火花: 2.3.4
Kafka数据格式：
{"Patient_ID":316,"Name":"Richa","MobileNo":{"long":7049123177},"BDate":{"int":740},"Gender":"female"}
下面是kafka触发结构化流媒体的代码：
# spark-submit --jars k
浏览 1提问于2019-12-27得票数 0
我有一个可以这样正确读取的文件： sqlContext.read.format('csv').options(header='false', inferSchema='true', delimiter = "\a", nullValue = '\\N').load('adl://resource.azuredatalakestore.net/datalake-prod/raw/something/data/something/date_part={}/{}'.format(elem[0], ele
浏览 11提问于2019-05-24得票数 0
我已经从Microsoft下载了一个AVRO文件(带有JSON有效负载)到我的Windows 10计算机上：
然后，通过pip安装python 3.8.5和avro 1.10.0，我尝试运行以下脚本：
import os, avro
from avro.datafile import DataFileReader, DataFileWriter
from avro.io import DatumReader, DatumWriter
reader = DataFileReader(open("48.avro", "rb"), DatumReader(
浏览 3提问于2020-09-28得票数 0
回答已采纳
1回答
将CSV导入
、、、、
我是个新手，我正在尝试加载如下所示的CSV文件：
我的csv文件：
article_id title short_desc
33 novel findings support original asco-cap guidelines support categorization of her2 by fish status used in bcirg clinical trials
我的代码
浏览 0提问于2018-04-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用pyspark读取一个avro文件，并根据特定的键对其中一个列进行排序。我的avro文件中的一个列包含一个MapType数据，我需要根据键进行排序。test只包含一行，实体列具有MapType数据。我的目的是将输出写回一个avro文件，但需要对键进行排序。不幸的是，我无法做到这一点，不确定这是否有可能在阿夫罗？它是以输入出现的相同方式写回的。下面是我的代码(我已经创建了一个笔记本来测试它)：
from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functi
浏览 4提问于2020-06-11得票数 2
我想在Jupyter笔记本上读一个Spark Avro文件。
我已经把spark -avro建好了。
当我转到我的目录并执行以下操作时
pyspark --packages org.apache.avro:avro-mapred:1.7.7,com.databricks:spark-avro_2.10:2.0.1
它能够在浏览器中打开jupyter笔记本，然后我可以运行以下命令，它可以正确读取。
sdf_entities = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.avro").load("learning_entity
浏览 10提问于2017-02-07得票数 1
回答已采纳
我使用以下代码读取csv文件
import os
import sys
os.environ["SPARK_HOME"] = "D:\ProgramFiles\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7"
os.environ["PYLIB"] = os.environ["SPARK_HOME"] + "/python/lib"
sys.path.insert(0, os.environ["PYLIB"] +"/py4j-0.10.4-src.zip")
sys.path.
浏览 0提问于2017-03-05得票数 2
有人可以帮助我通过Pyspark读取avro schema (.avsc )，并在将数据帧写入目标存储时强制执行它吗？我所有的targetr表模式都是以.avsc文件的形式提供的，在Pyspark中保存我的数据框架时，我需要提供这个自定义模式。我知道有像databricks的spark-avro这样的库。但是所有的例子都是用Scala给出的。
浏览 19提问于2021-03-23得票数 1
我已经访问了Apache集群，并获得了一个描述Apache消息序列化格式的文件。我正在用python编写一个小的测试使用者，在试图解析模式时，我得到了以下错误：
SchemaParseException: Type property "{u'items': u'com.myapp.avromsg.common.MilestoneField', u'type': u'array'}" not a valid Avro schema: Items schema (com.myapp.avromsg.common.Mil
浏览 0提问于2018-03-23得票数 0
回答已采纳
我使用avro-tools将avro schema转换为Java类，并将其传递给Avro-Map-Input-Key-Schema进行数据处理。这一切都运行得很好。
但是最近我不得不在avro schema中添加一个新的列，并重新编译java类。
这就是我遇到问题的地方，因为我以前生成的数据是由旧模式序列化的，所以在修改模式之后，我的MapReduce作业现在失败了，即使我的MapReduce逻辑没有使用新的列。
因此，我想知道是否可以停止传入Java schema类，并从数据中检索模式并(动态)处理数据，这是否可能。
我想它不是！
浏览 1提问于2014-11-26得票数 0
我用Python编写了一个使用者，如下所示：
from kafka import KafkaConsumer
import avro.schema
import avro.io
import io
# To consume messages
consumer = KafkaConsumer('test',
group_id='',
bootstrap_servers=['kafka:9092'])
schema = ""
浏览 3提问于2015-06-25得票数 1
回答已采纳
我在谷歌云平台上工作，我正在尝试使用Pyspark将csv文件转换为avro文件。我看过很多网站，但我还没能实现解决方案。提前谢谢你。:)
浏览 36提问于2021-11-17得票数 0
我刚刚开始使用Avro (和python)。我想检查一下模式的演变。我准备了两个模式，首先用第一个模式保存数据，然后追加新数据并用模式2保存。我写的时候没有得到任何错误，但我不能反序列化数据。我想我的语法是错的。如何继续将具有新架构的项添加到现有文件？ schema = avro.schema.Parse(open('user.avsc', "r").read())
writer = DataFileWriter(open("users.avro", "wb"), DatumWriter(), schema)
writer.a
浏览 19提问于2019-12-20得票数 0
回答已采纳
有时我需要使用ConvertRecord将csv文件转换为json文件。所以我必须在ConvertRecord中设置AvroSchemaRegistry。
有没有处理器可以帮我生成Avro schema (csv文件有很多列)，这样我就可以把它放到AvroSchemaRegistry中。
浏览 18提问于2021-03-11得票数 0
1回答
我正在尝试用不同的模式读取由pyspark编写的avro文件。小数列精度的差异。下面是由pyspark编写的avro文件夹的文件夹结构
/mywork/avro_data/day1/part-*
/mywork/avro_data/day2/part-*
下面是它们的模式
day1 = spark.read.format('avro').load('/mywork/avro_data/day1')
day1.printSchema()
root
|-- price: decimal(5,2) (nullable = True)
day2 = spark.re
浏览 4提问于2020-07-07得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用scala读取一个avro文件。
我已经使用avro-tools提取了该文件的模式，并将其保存到一个文件中，然后尝试使用以下代码读取它：
val zibi= scala.io.Source.fromFile("/home/wasabi/schema").mkString
val schema_obj = new Schema.Parser
val schema2 = schema_obj.parse(zibi)
val READER2 = new GenericDatumReader[GenericRecord](schema2)
val myFile
浏览 1提问于2015-09-28得票数 4
回答已采纳
3回答
我正在使用PySpark并加载一个csv文件。我有一个带有欧洲格式数字的列，这意味着逗号代替了点，反之亦然。
例如:我使用2.416,67而不是2,416.67。
My data in .csv file looks like this -
ID; Revenue
21; 2.645,45
23; 31.147,05
.
.
55; 1.009,11
在熊猫中，通过在decimal=','和thousands='.'选项中指定pd.read_csv()来读取欧洲格式，可以轻松地读取这样的文件。
Pandas代码：
import pa
浏览 0提问于2018-10-08得票数 13
回答已采纳
我们从应用程序中的avro文件中读取时间戳信息。我正在测试从Spark 2.3.1升级到Spark 2.4的过程，其中包括新内置的spark-avro集成。然而，我不知道如何告诉avro模式，我希望时间戳具有"timestamp-millis“的logicalType，而不是默认的"timestamp-micros”。 从使用Databricks spark-avro 4.0.0包查看Spark 2.3.1下的测试avro文件来看，我们有以下字段/模式： {"name":"id","type":["string"
浏览 36提问于2019-02-07得票数 2
回答已采纳
3回答
在Java中，如何先从avro文件中提取模式，然后再从其中提取数据？除了在java中，与问题相同。
我见过如何从avsc文件而不是avro文件获取模式的示例。我应该朝哪个方向看？
Schema schema = new Schema.Parser().parse(
new File("/home/Hadoop/Avro/schema/emp.avsc")
);
浏览 0提问于2017-08-04得票数 25
回答已采纳
我是通过从RDD中的文本文件加载数据来创建PySpark的。现在，我想将这个RDD转换成一个dataframe，但是我不知道RDD中有多少列和列。我正在尝试使用createDataFrame()和语法，因为它是sqlDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)。我试图了解如何创建schema，但大多数示例都显示了一个硬编码模式创建示例。现在，由于我不知道列是什么，所以如何将rdd转换为dataframe？到目前为止，我的代码如下：
from pyspark import SQLContext
sqlContext = SQLContex
浏览 9提问于2017-04-07得票数 2
我正在尝试使用Python Avro library ()来读取由JAVA生成的AVRO文件。既然模式已经嵌入到avro文件中，为什么我需要指定一个模式文件？有没有办法自动提取它？
发现了另一个叫做fastavro()的包可以提取avro模式。手册中指定的是python arvo包中的schema文件吗？非常感谢。
浏览 0提问于2014-07-29得票数 13
1回答
我正在尝试将一些CSV文件转换为AVRO文件。
我编写的代码在我测试过的许多CSV文件上运行得很好，但是在一些文件中，我发现AVRO文件中缺少一些数据。
下面是csv->avro转换中的代码大纲。我使用的是C库的1.7.5
// initialize line counter
lineno = 0;
// make a schema first
avro_schema_from_json_length (...);
// make a generic class from schema
iface = avro_generic_class_from_schema( schema );
浏览 2提问于2014-01-27得票数 0
回答已采纳
我是python的新手，我正在尝试编写一个简单的代码来将文本文件转换为avro。我得到了这个模块找不到的错误。我可以在schema.py文件中清楚地看到解析模块存在。如果有人能帮我理解我可能做错了什么，我将不胜感激。
import avro.schema, csv, codecs
from avro.datafile import DataFileReader, DataFileWriter
from avro.io import DatumReader, DatumWriter
def unicode_csv_reader(unicode_csv_data, dialect=csv.ex
浏览 1提问于2016-12-31得票数 13
这是我从kafka获取数据到spark streaming的代码。首先，它在运行，但当我重新启动系统时，它再次显示以下错误： UnicodeDecodeError：'utf-8‘编解码器无法解码位置5中的字节0x98 :无效的起始字节 from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
fro
浏览 41提问于2019-12-19得票数 2
2回答
新的pyspark，并希望读取csv文件到数据帧。看起来不能读。有什么帮助吗？
from pyspark.sql import SQLContext
import pyspark
from pyspark.sql import Row
import csv
sql_c = SQLContext(sc)
rdd = sc.textFile('data.csv').map(lambda line: line.split(","))
rdd.count()
()中的Py4JJavaError回溯(最近一次调用)->1 rdd.count()
浏览 3提问于2018-05-14得票数 1
回答已采纳
所以我有一个csv文件，它的数字是整数，但尾随着.0。
Category,ItemID
Category A,1.0
Category B,2.0
Category C,3.0
Category A,4.0
Category B,5.0
当我的用户触发csv读取器，给出一个将列指定为整数的模式时，它返回null。
from pyspark.sql.functions import col
schema = StructType([
StructField('Category', StringType(), False),
StructField('It
浏览 6提问于2022-01-01得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用Apache从CSV文件创建一个parquet文件。
我能够将CSV转换为parquet文件，但问题是，这个parquet文件的模式包含struct类型(我需要克服这种结构类型)，并将其转换为string类型。
我在Windows 2016上使用Apache 1.14.0。
到目前为止，我一直试图把CSV转换成地板.
我使用了下面的3个控制器
CSVReaderCSVRecordSetWriterParquetRecordSetWriter
，这些是处理器/Flow
GetFileConvertRecord(CSVReader到CSVRecordSetWriter，这将自动生成&
浏览 3提问于2021-08-02得票数 0
回答已采纳
我有一个pyspark作业，它将结果数据帧写入本地文件系统中。目前它在local模式下运行，所以我执行coalesce(1)来获取单个文件，如下所示 file_format = 'avro' # will be dynamic and so it will be like avro, json, csv, etc
df.coalesce.write.format(file_format).save('file:///pyspark_data/output') 但我发现了很多内存问题(OOM)，而且也需要更长的时间。因此，我希望以yarn身份运行此作业
浏览 68提问于2020-08-26得票数 0
我试图使用PySpark读取包含多列的CSV文件。inferschema选项非常适合推断大多数列的数据类型。如果我只想覆盖被错误推断的列类型之一，那么最好的方法是什么？
我可以使用这段代码，但它使PySpark只导入了模式中指定的一个列，这是我不想要的。
schema = StructType() \
.add("column_one_of_many", StringType(), True)
spark.read.format('com.databricks.spark.csv') \
.option('delimited'
浏览 1提问于2021-08-27得票数 2
回答已采纳
我一直在
java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/avro/mapred/AvroWrapper
当对一个show()对象调用DataFrame时。我正试图通过外壳(火花壳-主纱)来完成这个任务。我可以看到，shell在创建DataFrame对象时识别模式，但是如果我对数据执行任何操作，它总是在尝试实例化NoClassDefFoundError时抛出AvroWrapper。我尝试将avro-mapred-1.8.0.jar添加到集群的$HDFS_USER/lib目录中，甚至在启动shell时使用-jar选项将其包括在内。这两个选项都不起作用
浏览 1提问于2016-06-10得票数 1
回答已采纳
我有以下avro模式
{ "namespace": "example.avro",
"type": "record",
"name": "User",
"fields": [
{"name": "name", "type": "string"},
{"name": "favorite_number", "type"
浏览 3提问于2015-09-25得票数 1
回答已采纳
我是阿夫罗的新手。我试图解析一个包含一个字符串值和一个int值的简单CSV文件，但是我得到了错误：avro.io.AvroTypeException:数据不是模式的示例
我使用的模式是：
{"namespace": "paymenttransaction",
"type": "record",
"name": "Payment",
"fields": [
{"name": "TransactionId", "type":
浏览 0提问于2018-05-11得票数 1
回答已采纳
1回答
我想要创建一个Avro模式，它的列名为123或342等。我试图创建一个以"`“括起来的模式，如下所示：
val dataTypeMap = Map(
"int"-> Type.INT,
"long"->Type.LONG,
"java.lang.Double" -> Type.DOUBLE,
"java.lang.Boolean" -> T
浏览 0提问于2018-12-07得票数 0
2回答
在批处理模式下获取消息头
、、、
在春季云流卡夫卡应用程序中，当以常规模式使用消息时，我会正确地获得带有有效负载和自定义头的消息。然而，当我将使用者"headerMode“设置为true，将函数的输入类型设置为List<?> (根据文档)时，我会得到一个有效负载列表。如何获得包含头和有效负载的消息列表？
当设置集合类型时(例如，List<Message<MyType>>，它总是在运行时只返回有效载荷(List<MyType>) )。
application.yaml：
spring:
cloud:
function:
definition: fun
浏览 20提问于2021-12-05得票数 0
2回答
我正在尝试让Python解析Avro模式，如下所示……
from avro import schema
mySchema = """
{
"name": "person",
"type": "record",
"fields": [
{"name": "firstname", "type": "string"},
{"name": "lastnam
浏览 0提问于2012-08-02得票数 37
回答已采纳
我正在创建一个spark会话(spark版本2.2.1)，如下所示
SparkS = SparkSession.builder\
.appName("Test")\
.master("local[*]")\
.getOrCreate()
然后创建sparkcontext，如下所示
raw_data = SparkS\
.sparkContext\
.textFile("C:\\Users\\...\\RawData\\nasdaq.csv")
出于验证目的，我使用以下命令打印数据：
print(raw_da
浏览 0提问于2018-01-23得票数 4
3回答
场景-客户端使用序列化POJO，并将GenericRecord写入文件。通过反射得到的模式如下(注意排序A，B，D，C) -
{
"namespace": "storage.management.example.schema",
"type": "record",
"doc": "Example schema for testing",
"name": "Event",
"fields": [
....
....
{ &#
浏览 6提问于2017-08-24得票数 7
2回答
我有两种不同类型的Avro数据，它们有一些共同的字段。我想读一下地图中那些常见的字段。我想通过在集群中生成一个作业来阅读这篇文章。。
下面是示例avro模式
方案1：
{“类型”：“记录”，“名称”：“测试”，“命名空间”：“com.abc.schema.SchemaOne”，“doc”：“使用先生存储模式”，“字段”：[{“名称”：“EE”，“类型”：“字符串”，“默认”：null}，{“名称”：“AA”，“类型”：“空”，“长”，“默认”：空}，{“名称”：“BB”，“类型”：“空”、“字符串”、“默认”：空}、{“名称”：“CC”、“类型”：“空”、“字符串”、“默认”：null}
浏览 2提问于2014-04-23得票数 0
1回答
我试图了解AVRO是否支持以下情况下的模式演化。
卡夫卡生产者使用schema1写作，然后再一次生产者使用schema2写作-一个新的字段添加了默认值Kafka消费者使用schema1?消费这两种信息。
我能够成功地阅读第一条来自卡夫卡的信息，但对于第二条信息，我得到的是ArrayIndexOutOfBoundException。Ie -我正在使用schema1阅读第二条消息(用schema1编写)。这会不会不起作用？它是否总是总是首先更新消费者？
其他选项是使用模式注册表，但我不想选择这种方式。因此，我想知道上述情况下的模式演变是否可行？
浏览 1提问于2022-08-11得票数 0
回答已采纳
我正在调用scala库中的函数，如下所示，将avro schema转换为sqlschema。 schema = avroschema
jvm_gateway = spark_context._gateway.jvm
sqlSchema = jvm_gateway.org.apache.spark.sql.avro.SchemaConverters.toSqlType(schema).dataType() 并且sqlSchema的类型返回为。我想转换成pyspark.sql.types.StructType。 有没有什么办法可以转换成这样的呢？我可以打印对象，预期的内容如下所示 StructT
浏览 40提问于2020-06-26得票数 0
我有csv数据，并使用read_csv创建了Pandas dataframe，并强制所有列为字符串。然后，当我尝试从Pandas数据帧创建Spark数据帧时，我得到了下面的错误消息。
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
z=pd.read_csv("mydata.csv", dtype=str)
z.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
浏览 6提问于2016-08-06得票数 33
回答已采纳
1回答
当我试图从csv文件创建的DF中编写avro文件时，我面临着一个NullPointerException：
public static void main(String[] args) {
SparkSession spark = SparkSession
.builder()
.appName("SparkCsvToAvro")
.master("local")
.getOrCreate();
SQLContext context = new SQLContext(spark)
浏览 7提问于2017-05-09得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用PySpark 2.4.3阅读Kafka的Avro消息。基于下面的堆栈over flow链接，可以转换为Avro格式(to_avro)，并且代码正在按预期工作。但是，from_avro并没有工作，而且在issue.Are下面，还有其他模块支持阅读来自卡夫卡的avro消息吗？这是Cloudra的分布环境。请对此提出建议。
参考:
环境详细信息:
火花：
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.1.1.2.6.1.0-129
浏览 1提问于2019-11-21得票数 1
1回答
我在用：
python 3.6.8spark 2.4.4
我使用EMR集群(emr-5.28.0)运行pyspark，并使用：pyspark --packages org.apache.spark:spark-avro_2.11:2.4.4
我在星火类路径中有以下几个罐子：
我执行这段代码：
url = "jdbc:redshift://my.cluster:5439/my_db?user=my_user&password=my_password"
query = "select * from schema.table where trunc(timestam
浏览 2提问于2019-11-20得票数 2
回答已采纳
我有以下代码：
(defn parse-schema
"Returns an Avro schema"
^Schema$RecordSchema [^String schema-file]
(let [schema (File. schema-file)]
(.parse (Schema$Parser.) schema-file)))
(defn get-reader
"Returns a DatumReader"
^SpecificDatumReader [^Schema$RecordSchema schema]
(Speci
浏览 3提问于2017-02-17得票数 1
回答已采纳
1回答
使用类生成Avro消息
、、、
从现在起，我从avsc架构文件创建avro消息。使用下面的代码片段
static byte[] fromJasonToAvro(String json, String schemastr) throws Exception {
InputStream input = new ByteArrayInputStream(json.getBytes());
DataInputStream din = new DataInputStream(input);
Schema schema = Schema.parse(schemastr);
浏览 0提问于2021-05-16得票数 0
我正在尝试使用spark读取一个gzip (.gz扩展名) avro文件，但是我得到了下面的错误。我从文档中看到，spark应该能够在没有任何额外转换的情况下读取.gz文件(可能是针对csv/文本文件)。 我尝试运行下面的命令，但它给出了错误： df= spark.read.format("com.databricks.spark.avro").load("/user/data/test1.avro.gz") 错误： Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line
浏览 44提问于2021-01-26得票数 0
2回答
我创建了一个外部蜂巢表，如下所示：
CREATE EXTERNAL TABLE some_hive_table
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerOutputFormat'
浏览 0提问于2014-03-04得票数 3
回答已采纳
我想使用Avro模式并在python中读取它。无法读取架构。它抛出了一个错误
import avro.schema
from avro.datafile import DataFileReader, DataFileWriter
from avro.io import DatumReader, DatumWriter
schema = avro.schema.Parse(open("user.avsc","rb").read())
schema_1=schema.meta
print(schema_1)
浏览 9提问于2018-06-22得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播活动推荐
腾讯云开发者
