2.2.1 读取txt文件 txt文件当成csv,然后没有表头,默认的分隔符是 空格 df = spark.read.format("csv"). option("header", "false"). option("delimiter"," "). load("file:///home/software/20220126/pre.txt") 2.2.2 collect_list使用注意 df8 = df7.groupby('id2_1').agg(collect_list(df7["...
from pyspark import SparkConf,SparkContext import os os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="E:\Python_setup\python3.10\python.exe" con=SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark") sc=SparkContext(conf=con) #01读文件 rdd1=sc.textFile("E:\pythonProject/hello.txt") # print(rdd1....
使用sparkcontext读取文件: data_rdd = sc.textFiles(‘xxxxxxx.txt’) # 读入文件内容,返回的东西是rdd path_data_rdd = sc.wholeTextFile((‘xxxxxxx.txt’)) # 不仅读入文件内容,还会读入文件的路径path 基本操作及示例: count() 返回RDD中的元素个数 from pyspark import SparkContext sc = SparkContext(...
现在,可以使用SparkContext对象执行各种操作,例如读取和写入EMRFS文件。以下是几个示例: 从EMRFS读取文件: 代码语言:txt 复制 data = spark.read.text("s3a://bucket-name/path/to/file.txt") 将数据写入EMRFS文件: 代码语言:txt 复制 data.write.text("s3a://bucket-name/path/to/output") ...
# 读取本机磁盘上的words.txt文件 file_rdd = sc.textFile("/data/spark/learn/words.txt") # 将单词进行切割, 得到一个存储全部单词的集合对象 words_rdd = file_rdd.flatMap(lambda line: line.split(" ")) # 将单词转换为元组对象, key是单词, value是数字 1 ...
将下载的图片转换为单行文件对象 使用python将多行txt文件转换为CSV 将mp3转换为flac文件 将文本文件中的行拆分为多行的Bat文件 使用sed将多行嵌套数组替换为文件内容 SQL -从查找表连接-将输出文件汇总到单行与多行中 将一行很长的json文件拆分为多行 Python通过逐行读取文件将多行读入一行 将pickle文件从...
本地读取文件 #读取本地文本文件lines = sc.textFile("data.txt")#通过flatMap操作把所有数据转行成rdd,把数据压成一列result = lines.flatMap(lambdaline : line.split(' ') result.collect() 输出结果如下: #把每一个元素转化成元组result1 = result.map(lambdaword : (word,1)) ...
通过读取文件生成RDD path="hdfs://min-node1:8020/pyspark/wd/input/words.txt"rdd1= sc.textFile(path,3) 第二个参数指定分区数 rdd = sc.parallelize(range(1,11),2) rdd.collect()// [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 多少个分区 ...
使用MapReduce框架编程,简单实现一些接口就可以完成一个分布式程序,这个分布式程序就可以分布到大量廉价的PC机器运行。以经典的WordCount程序为例,统计一个文件中每个单词出现的次数,准备一个文本文件words.txt。文件内容如下: Hello Python Hello Spark You
# 读取本地文件系统path="file:///E:\spark-2.4.6-bin-hadoop2.7\data\mllib\sample_fpgrowth.txt"rdd=sc.textFile(path)print(rdd.collect())result=(rdd.flatMap(lambdax:x.split(" ")).map(lambdaword:(word,1)).repartition(10).reduceByKey(lambdaa,b:a+b))print(result.collect()) ...