PySpark 读取HDFS一个目录下的parquet到一个df使用的schem是第一个文件的吗?
时间: 2024-02-01 11:14:51 浏览: 21
不一定。在读取一个目录下的所有Parquet文件时,PySpark会自动推断Schema。这意味着它会读取所有文件并尝试推断出一个相同的Schema。如果所有文件都有相同的Schema,那么推断出的Schema将会是这个Schema。否则,它会尝试把所有Schema合并为一个。如果这些Schema无法合并,则会引发异常。
如果您想要确保使用某个特定的Schema,可以在读取DataFrame时指定该Schema。例如:
```
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType
my_schema = StructType([
StructField("name", StringType()),
StructField("age", IntegerType())
])
my_df = spark.read.schema(my_schema).parquet("/path/to/parquet/files")
```
这将使用指定的Schema来读取Parquet文件,并强制所有文件都遵循该Schema。
相关问题
spark读取hdfs上的多目录parquet文件
要使用Spark读取HDFS上的多目录Parquet文件,可以按照以下步骤操作:
1. 创建SparkSession对象
```scala
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Read Parquet Files from HDFS")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
```
2. 读取Parquet文件
```scala
val df = spark.read.parquet("hdfs://<namenode>:<port>/<path1>,hdfs://<namenode>:<port>/<path2>,...")
```
其中,`<namenode>`是HDFS的NameNode节点地址,`<port>`是HDFS的端口号,`<path1>,<path2>,...`是多个Parquet文件所在的目录路径,用逗号分隔。
3. 显示数据
```scala
df.show()
```
以上就是使用Spark读取HDFS上的多目录Parquet文件的步骤。
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。