我需要使用Spark将一个巨大的未压缩文本文件(>20 to )读取到RDD中。文件中的每条记录都跨越多行(每条记录不超过20行),所以我不能使用sc.textFile。我正在考虑使用带有自定义分隔符的SparkContext.newAPIHadoopFile。然而,由于文件相当大,我很好奇读取和解析是分布在多个Spark executors上,还是只在一个节点上发生?
文件内容如下:
record A
content for record A
content for record A
content for record A
record B
content for record B
我正在将记录从一个平面文件源导入到一个SQL表中,该表中有4列不接受空值。我想要做的是将包含特定4个字段的空值的记录重定向到平面文件目的地。
下面可以看到表的配置:
下面是我的平面文件源中的一个示例,其中我在第一条记录中去掉了county_code,在第二条记录中去掉了UCN,在第三条记录中去掉了action_id。
如果我按当前配置运行包,则由于以下限制而出现错误:
The column status returned was: "The value violated the integrity constraints for the column.".
我在每一行上都有一个带有记录(highscores)的文件,作为一个int存储(带有一个标头)。
在我的python项目中,我将记录读取到数组中,然后添加一个记录(只是一个int),对数组进行排序(添加了新记录),然后用新记录(和头-保持不变)覆盖文件。
下面是我所使用的相关代码:
highscores = []
with open("highscore.txt", "r") as f:
f.readline() # Reads header
for line in f:
highscores.append(line.strip(
我有一个问题,一个文件,我正在试图阅读,我不知道如何解决它。
该文件是一个CSV,但是文件的文本中也有逗号,所以逗号周围有引号表示新值。
例如:
"1","hello, ""world""","and then this" // In text " is written as ""
我想知道如何使用QFileStream来处理报价(虽然我也没有看到基本的解决方案)。
此外,另一个问题是,我也不能逐行阅读,因为在这些引号中可能有换行符。
在R中,有一个解决这些问题的quotes="&