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Spark读取文件夹目录，文件名包含在结果数据框中

Spark是一个开源的大数据处理框架，可以用于分布式数据处理和分析。它提供了丰富的API和工具，可以处理大规模数据集，并具有高性能和可扩展性。

在Spark中，要读取文件夹目录并将文件名包含在结果数据框中，可以使用以下步骤：

  1. 导入必要的Spark库和模块：
代码语言：txt
复制
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
  1. 创建SparkSession对象：
代码语言：txt
复制
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read Directory")
  .master("local")
  .getOrCreate()
  1. 读取文件夹目录中的文件：
代码语言：txt
复制
val directoryPath = "path/to/directory"
val fileDF = spark.read.text(directoryPath)

这将读取目录中的所有文件，并将其作为文本文件加载到Spark DataFrame中。

  1. 提取文件名并包含在结果数据框中：
代码语言：txt
复制
val resultDF = fileDF.withColumn("filename", regexp_extract(input_file_name(), "[^/]+$", 0))

这将使用正则表达式提取文件路径中的文件名，并将其作为新的列"filename"添加到结果数据框中。

完整的代码示例：

代码语言：txt
复制
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read Directory")
  .master("local")
  .getOrCreate()

val directoryPath = "path/to/directory"
val fileDF = spark.read.text(directoryPath)

val resultDF = fileDF.withColumn("filename", regexp_extract(input_file_name(), "[^/]+$", 0))

resultDF.show()

在这个例子中，我们使用Spark读取了指定目录中的文件，并将文件名包含在结果数据框中的新列中。你可以根据实际情况修改目录路径和列名。

对于腾讯云相关产品，推荐使用腾讯云的对象存储服务 COS（Cloud Object Storage）来存储和管理大规模的文件数据。你可以通过以下链接了解更多关于腾讯云COS的信息：

请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式可能因环境和需求而异。

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