在pyspark中读取CSV文件可以使用Spark的DataFrame API。DataFrame是一种分布式数据集,可以以结构化的方式处理数据。
以下是在pyspark中读取CSV文件的步骤:
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV").getOrCreate()
df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True)
以下是一个完整的示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV").getOrCreate()
# 读取CSV文件并创建DataFrame
df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True)
# 打印DataFrame的结构
df.printSchema()
# 显示DataFrame的前几行数据
df.show()
# 对DataFrame进行操作和转换
# ...
# 保存DataFrame为Parquet文件
df.write.parquet("path/to/parquet/file.parquet")
# 停止SparkSession对象
spark.stop()
在这个示例中,你需要将"path/to/csv/file.csv"替换为实际的CSV文件路径。你还可以根据需要对DataFrame进行进一步的操作和转换,例如使用SQL查询语句、应用函数等。
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