我正在尝试用Scala或python自动化我的spark代码,这就是我想要做的
s3存储桶中的文件格式为filename_2016_02_01.csv.gz
从s3存储桶中,spark代码应该能够选择文件名并创建数据帧
example Dataframe=sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").options(header="true").options(delimiter=",").options(inferSchema="true").load("s3://
我已经通过spark dataframe创建了CSV文件,这些文件会自动加密KMS。
作为参考,我给出了一个创建这些KMS加密文件的示例代码片段。如果你在写的时候看到,我不会给任何KMS密钥。如果你说出根本原因,那将会很有帮助。
val df=spark.read.format("csv").option("header", "true").load("s3:///test/App_IP.csv")
df.createOrReplaceTempView("test")
val df1=spark.sql("
在星火外壳上,我使用下面的代码从csv文件中读取
val df = spark.read.format("org.apache.spark.csv").option("header", "true").option("mode", "DROPMALFORMED").csv("/opt/person.csv") //spark here is the spark session
df.show()
假设这将显示10行。如果我通过编辑在csv中添加一个新行,那么调用df.show()是否会再次显示新行?
我有一个问题--如何用sc.textFile在PySpark上加载本地文件(不是在HDFS上,也不是在PySpark上)。我读取,然后将sales.csv复制到主节点的本地(而不是HDFS),最后执行以下操作
sc.textFile("file:///sales.csv").count()
但是它返回以下错误,即file:/click_data_sample.csv does not exist
z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe.:调用Py4JJavaError时出错:ip-17x-xx-xx-xx
当我从s3桶将数据加载到pyspark中时,进行一些操作(连接、联合),然后尝试覆盖前面读取的相同路径(' data /csv/')。我得到了一个错误:
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o4635.save.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted.
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormatWriter$.write(FileFormatWriter.sca
我想从S3存储桶中读取大量csv文件。CSV文件位于不同的分区中。我使用Boto3列出csv的所有路径。然后使用for循环对列表进行迭代,将csv文件读入spark dataframe。我需要一种更好的优化方法来从S3路径读取大量文件,因为循环是一种线性方法,需要大量时间才能完成。列出所有对象: self.all_objects = [file_path['Key'] for resp_content in self.s3.get_paginator("list_objects_v2").paginate(Bucket='bucketName'