如何将由|分隔且没有换行符的顺序数据转换为pyspark中的行和列

在pyspark中，可以使用DataFrame API将由竖线（|）分隔且没有换行符的顺序数据转换为行和列。

首先，需要创建一个RDD（Resilient Distributed Dataset），将数据加载到RDD中。可以使用sparkContext的textFile()方法加载文本文件，并使用flatMap()方法将每行数据分割成一个个元素。

data_rdd = sparkContext.textFile("path/to/data.txt").flatMap(lambda line: line.split("|"))

接下来，使用toDF()方法将RDD转换为DataFrame对象，并指定列名。

data_df = data_rdd.toDF(["col1", "col2", "col3"])  # 指定列名

此时，数据已经转换为DataFrame形式，每个元素占据一列。如果需要将每列数据转换为行数据，则可以使用select()和explode()方法。

import pyspark.sql.functions as F

data_df = data_df.select(F.explode(F.split("col1", "\t")).alias("col1"), \
                         F.explode(F.split("col2", "\t")).alias("col2"), \
                         F.explode(F.split("col3", "\t")).alias("col3"))

在这个例子中，假设每列数据是用制表符（\t）分隔的。split()函数可以根据指定的分隔符将每列数据拆分成多个元素，然后使用explode()函数将每个元素拆分成行。

最后，可以通过DataFrame的show()方法查看转换后的结果。

data_df.show()

这样，顺序数据就被转换为了pyspark中的行和列。

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