pyspark 读取file文件夹里的csv

Pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库，它基于Apache Spark分布式计算框架。如果你想使用Pyspark读取文件夹中的CSV文件，你可以通过`SparkSession`提供的`read.csv()`函数来实现。以下是一个基本的例子：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 指定文件路径，这里假设file文件夹位于默认的hdfs路径（如果你使用本地模式，则可能是./file）
files_path = "file:///path/to/file/folder/*.csv"

# 使用`spark.read`加载并指定文件类型为csv
df = spark.read.format("csv").option("header", True).load(files_path)

# 现在df就是包含所有CSV文件内容的数据框

在这个例子中，`"header"`选项表示第一行应该作为列名，如果CSV文件的头部不明显，可以设置为`False`。`"file:///path/to/file/folder/*.csv"`是通配符表达式，匹配文件夹下的所有CSV文件。

相关问题

pyspark 读取file文件夹里的csv 问及那

Pyspark 是 Spark 的 Python API，它提供了一种高效的方式来处理大规模数据。如果你想使用 Pyspark 读取 file 文件夹中的 CSV 文件，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，导入必要的库，包括 `pyspark.sql` 和 `spark_session`，这将帮助你创建 SparkSession，它是 Pyspark 中用于交互的数据处理环境。

from pyspark.sql import SparkSession

2. 创建 SparkSession。如果你还没有启动 Spark 应用程序，需要通过 `SparkContext` 或 `EventLogListener` 启动。

spark = SparkSession.builder.appName('CSV读取').getOrCreate()

3. 使用 `SparkSession` 的 `read` 函数，指定数据源 `format="csv"`，并设置 `option("inferSchema", "true")` 来自动推断列的数据类型，以及 `option("header", "true")` 来表示第一行包含列名。

df = spark.read.option("inferSchema", "true").option("header", "true").csv("file:///path/to/your/file/folder")

4. 替换 `"file:///path/to/your/file/folder"` 为实际的文件夹路径。

现在，`df` 就是一个 DataFrame 对象，包含了文件夹里 CSV 文件的数据。你可以对这个 DataFrame 进行各种 SQL 查询、转换和分析。

fabric中 如何利用pyspark读取lakehouse中File文件夹下的csv文件 要读成delta表形式

在Apache PySpark 中，你可以使用 `fabric` 这个库来管理和操作远程服务器上的 Spark 环境，但它的主要功能是提供一个命令行界面来执行系统级别的任务，而不是直接操作分布式数据存储如湖仓中的文件。不过，如果你需要通过 `fabfile.py` 来管理 Spark 配置并加载 CSV 文件到 Delta 表，通常的做法如下：

首先，你需要在服务器上安装必要的组件，包括 Spark、PySpark 和 Delta Lake。然后，在你的 `fabfile.py` 中，可以编写一个任务来执行以下步骤：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType

def create_spark_session():
    # 创建一个Spark会话
    spark = SparkSession.builder.appName("load_csv_to_delta").getOrCreate()
    return spark

def load_csv_to_delta(local_path, remote_path, target_table):
    with settings(warn_only=True):  # 使用 warn_only 可避免提示关于环境变量的问题
        # 如果Delta库不存在，则先安装
        run(f"pip install --quiet deltalake-py", pty=False)

    spark = create_spark_session()

    # 假设CSV文件有固定的列结构，可以创建StructType作为元数据
    schema = StructType([
        StructField("column1", StringType(), True),
        StructField("column2", IntegerType(), True)
        # 根据实际CSV列添加更多字段
    ])

    # 将本地路径转换为远程路径（假设通过SCP传输）
    remote_csv_path = local_path + "@" + env.host_string + ":" + remote_path

    # 加载CSV文件，并转换为DataFrame
    df = spark.read \
        .format("csv") \
        .option("header", "true") \
        .schema(schema) \
        .load(remote_csv_path)

    # 将DataFrame写入Delta表
    df.write.format("delta").mode("overwrite").saveAsTable(target_table)

# 在 fab 命令中调用这个函数
run("mkdir -p /path/to/lakehouse", pty=False)  # 创建目标目录
fab.load_csv_to_delta("/path/to/local/csv", "/path/to/file夹", "my_delta_table")

在这个例子中，`local_path` 是本地CSV文件路径，`remote_path` 是服务器上lakehouse中的文件夹路径，`target_table` 是你要保存为Delta表的目标名称。