pyspark中python代码读取文件行数

在PySpark中，如果你想要读取一个文件的行数，通常会使用`pyspark.sql.functions.count()`函数配合`SparkSession.read.text()`或`SparkSession.read.csv()`等方法来完成。这里是一个简单的例子：

from pyspark.sql import SparkSession

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

# 读取文本文件
text_df = spark.read.text("path_to_your_file.txt")

# 计算文件的行数
row_count = text_df.selectExpr("length(content) as row_count").agg({"row_count": "count"}).first()[0]

print(f"文件中有 {row_count} 行")

对于CSV文件，可以稍微调整一下：

csv_df = spark.read.option("header", "true") \
            .option("inferSchema", "true") \
            .csv("path_to_your_file.csv")

row_count = csv_df.count()
print(f"文件中有 {row_count} 行")

相关问题

在 pyspark 中读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/ipaddress.txt",然后， 统计出文件的行数。

在PySpark中，读取HDFS系统文件并统计行数的步骤如下：

from pyspark.sql import SparkSession

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("HDFSLineCount").getOrCreate()

# 使用SparkContext读取HDFS文件
hdfs_file_path = "/user/hadoop/ipaddress.txt"
lines_df = spark.read.text(hdfs_file_path)

# 显示数据帧包含几行
line_count = lines_df.count()

# 输出行数
print(f"The file {hdfs_file_path} has {line_count} lines.")

# 关闭SparkSession
spark.stop()

在这段代码中，我们首先创建了一个SparkSession，然后使用`text()`函数读取HDFS文件的内容并将其转换为DataFrame。DataFrame的`count()`方法返回的是行的数量，即文件中的行数。

启动PySpark，在pyspark中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数；若上述test.txt文件不存在，请先在指定位置创建（HDFS中的可由Linux本地上传过去），文件内容自定，多行即可。

在PySpark中启动并操作HDFS文件，首先需要导入必要的库，如`pyspark.sql.SparkSession`。如果`test.txt`文件不存在，我们可以在Python脚本中通过`sc.textFile()`函数创建一个空文件。接下来，按照以下步骤进行：

1. **创建SparkSession**：

   from pyspark.sql import SparkSession

   spark = SparkSession.builder \
       .appName("HDFS File Processing") \
       .getOrCreate()

2. **检查文件是否存在并创建（如果必要）**：

   if not spark.sparkContext.fs.exists("/user/hadoop/test.txt"):
       # 创建一个空文件
       spark.sparkContext.textFile("/user/hadoop/test.txt", numSlices=1).saveAsTextFile("/user/hadoop/test.txt")

上述代码会在HDFS上创建一个名为`test.txt`的文本文件，如果有多个分区（`numSlices`），则每个分区将是一个空的行。

3. **读取文件并计算行数**：

   lines = spark.read.text("/user/hadoop/test.txt")
   num_lines = lines.count()
   
   print(f"The file '/user/hadoop/test.txt' has {num_lines} lines.")

`lines.count()`会返回文件中行的数量。

请注意，这需要你在运行此代码的机器上已经配置了Hadoop和Spark，并且有权限访问HDFS。