sc.textfile读取csv文件

可以用spark的方式读取csv文件。可以使用SparkSession来创建一个Spark的数据处理环境，从而以编程方式读取CSV文件并以数据框(DataFrame)的形式返回它的数据。你可以使用以下方式编写代码：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV File").getOrCreate()

data = spark.read.csv("b'sc.textfile'", header=True)

data.show()

这将读取文件b'sc.textfile'并将它储存在一个名为data的数据框中。使用show()方法可以将数据框数据打印出来。

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public class Forecast_low { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("Regresion").setMaster("local[*]"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf); JavaRDD<String> data = sc.textFile("myFile/part-00000-1cba69e4-ac54-4ba5-a5b6-c0992d93b959.csv");

这段代码是使用Spark框架读取CSV文件的代码。首先，创建了一个SparkConf对象，用于设置Spark应用程序的名称和运行模式。其中，setAppName()方法用于设置应用程序的名称，setMaster()方法用于设置运行模式，本例中使用的是本地模式，即在本地运行Spark应用程序。接着，创建了一个JavaSparkContext对象，用于与Spark集群进行通信。最后，使用textFile()方法读取CSV文件，生成一个JavaRDD对象，每一行数据都是一个字符串。

# 在Spark-shell中 读取上传到HDFS上的数据 val input = sc.textFile("/Tipdm/Spark/Data/online_retail.txt") # 去除csv数据文件的第一行 val cutinput = input.mapPartitionsWithIndex((ix, it) => { if (ix == 0) it.drop(1) it }) cutinput.collect val re = cutinput.map(line => {val data = line.split(",");(data(0), data(1).toDouble)}).reduceByKey(_+_) val re_sort = re.filter(x=> !(x._1=="")).sortBy(x=>x._2,false) re_sort.take(50)

这是一个Spark-shell的代码段，用于读取上传到HDFS上的数据，并对数据进行处理和分析。具体来说，代码中首先使用sc.textFile()函数读取HDFS上的数据文件，然后使用mapPartitionsWithIndex()函数去除csv数据文件的第一行。接下来，使用map()函数将数据文件中的每一行转换成键值对的形式，其中键为数据文件中的第一个字段，值为数据文件中的第二个字段转换成double类型的结果。然后，使用reduceByKey()函数对数据进行聚合操作，将相同键的值相加。最后，使用filter()函数去除键为空的数据，使用sortBy()函数将数据按照值从大到小排序，最后使用take()函数取出前50个结果。