pyspark中python代码读取文件行数
时间: 2024-09-11 13:00:53 浏览: 31
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:
```python
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:
```python
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
pyspark 读取hdfs中的csv文件
以下是使用PySpark读取HDFS中的CSV文件的示例代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV from HDFS").getOrCreate()
# 读取CSV文件
hdfs_df = spark.read.csv("hdfs://<HDFS_IP>:<HDFS_PORT>/<HDFS_FILE_PATH>.csv", inferSchema=True, header=True)
# 显示数据行数和表结构
print(hdfs_df.count())
hdfs_df.printSchema()
# 将数据注册为临时表
hdfs_df.createOrReplaceTempView("hdfs_df")
spark.sql("select * from hdfs_df").show()
```
其中,`<HDFS_IP>`和`<HDFS_PORT>`需要替换为你的HDFS的IP地址和端口号,`<HDFS_FILE_PATH>`需要替换为你的CSV文件在HDFS中的路径。
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:
```python
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。