作业: 1.将userinfo.txt和classinfo.txt文件.上传到HDFS,上 2.使用spark读取userinfo.txt和classinfo.txt文件。 3.将两份文件加载为DataFrame类型。命名为df_ user和df_ class 4.将df_ user和df_ class转换为table类型

好的，我来帮您完成这个作业。

首先，您需要将userinfo.txt和classinfo.txt文件上传到HDFS上，您可以使用以下命令：

hdfs dfs -put userinfo.txt /user/hadoop/
hdfs dfs -put classinfo.txt /user/hadoop/

这样就把这两个文件上传到了HDFS的/user/hadoop/目录下。

接着，您可以使用Spark来读取这两个文件，创建DataFrame并转换为table类型。

以下是完整的代码：

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("load_data").getOrCreate()

# 读取userinfo.txt文件并创建DataFrame
df_user = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("delimiter", "\t").load("hdfs:///user/hadoop/userinfo.txt")

# 读取classinfo.txt文件并创建DataFrame
df_class = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("delimiter", "\t").load("hdfs:///user/hadoop/classinfo.txt")

# 将DataFrame转换为table类型
df_user.createOrReplaceTempView("user")
df_class.createOrReplaceTempView("class")

这样就完成了作业要求的所有步骤。