那么在后续使用reader时,它会重新读取文件吗?
时间: 2024-04-14 14:28:50 浏览: 13
在一般情况下,一旦文件内容被读取到内存中,后续使用reader并不会重新读取文件。一旦读取完成,文件内容就会被保存在内存中,你可以重复使用reader对象来操作已经读取的文件内容,而无需重新读取文件。这也可以提高效率,避免频繁的文件读取操作。但需要注意的是,如果文件内容发生了变化,你可能需要重新创建一个新的reader对象来读取更新后的文件内容。
相关问题
reader.readAsDataURL(file) 读取大文件时,event.target.result为什么是空字符串
`reader.readAsDataURL(file)` 方法会将文件读取为 base64 格式的字符串,这个方法是异步执行的。当文件很大时,可能需要一些时间才能读取完毕,因此我们需要在 `reader` 对象的 `onload` 事件中获取读取结果。
如果 `event.target.result` 是空字符串,有可能是因为 `onload` 事件还没有被触发。也有可能是文件读取失败,比如文件不存在或者没有读取权限等问题。
为了确定问题的原因,可以在 `onload` 事件中打印 `event.target.result`,看看是否输出了正确的结果。如果输出了正确的结果,说明文件读取成功,可以进行后续处理;如果输出的是空字符串,说明文件读取还没有完成,需要等待 `onload` 事件触发。如果 `onload` 事件没有触发,可能是因为文件读取失败了,需要检查文件路径和权限等问题。
如何使用spark读取userinfo.txt和classinfo.txt文件。
使用Spark读取文本文件的一般步骤如下:
1. 创建SparkSession对象。
2. 使用SparkSession对象创建一个DataFrameReader对象。
3. 使用DataFrameReader对象的text方法读取文本文件。
4. 对读取到的文本数据进行必要的转换和处理。
5. 最后,通过DataFrameWriter对象将结果写入到磁盘。
假设userinfo.txt和classinfo.txt文件都是纯文本文件,每行记录用一个换行符分隔,可以按照以下方式读取:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("ReadText").getOrCreate()
# 使用SparkSession对象创建一个DataFrameReader对象
df_reader = spark.read
# 使用DataFrameReader对象的text方法读取文本文件
userinfo_df = df_reader.text("path/to/userinfo.txt")
classinfo_df = df_reader.text("path/to/classinfo.txt")
# 对读取到的文本数据进行必要的转换和处理
# ...
# 最后,通过DataFrameWriter对象将结果写入到磁盘
# ...
```
其中,第3步中的text方法返回一个DataFrame对象,可以通过该对象进行后续的数据处理。需要注意的是,对于大型的文本文件,为了提高处理效率,可以通过对文件进行分区或采样的方式来进行并行读取。