向Hadoop.上传文件，查找并运行与课堂教学不一样的Pyspark代码

在Hadoop上上传文件通常涉及到两个主要步骤：首先将文件上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS），然后在Apache Hadoop MapReduce框架中配置Pyspark作业。

1. **上传文件到HDFS**:
使用Hadoop命令行工具`hadoop fs`或者通过Hadoop的Hadoop Distributed File System (HDFS) API，你可以将本地文件复制到HDFS目录。例如：

   hadoop fs -put local_file.txt /path/in/hdfs

2. **配置Pyspark作业**:
Pyspark是在Spark环境下运行的Python版本。在PySpark环境中，你需要创建一个SparkSession，指定HDFS作为数据源，并读取文件。以下是一个基本示例：

   from pyspark.sql import SparkSession

   spark = SparkSession.builder \
       .appName("Pyspark Job") \
       .config("spark.master", "local[*]") or your cluster's master URL \
       .getOrCreate()

   df = spark.read.format("text").option("inferSchema", "true").load("/path/in/hdfs/local_file.txt")

这里假设你想要读取文本文件，并将其加载成DataFrame。

3. **查找并运行不一样的Pyspark代码**:
如果你想找特定的代码并在集群上运行，可以在脚本中加入条件判断，比如根据用户输入或文件内容的不同来动态选择执行哪部分代码。例如，你可以使用if语句检查某一行是否满足特定条件，然后执行相应的处理：

   if condition_in_your_code:
       # 执行与课堂教学不一样的代码部分
       code_to_run(df)
   else:
       # 执行常规教学内容的部分