spark读取两个日期间文件

Apache Spark 提供了一个强大且高效的数据处理框架，其中包括Spark SQL用于数据查询操作。如果你想从两个日期之间读取文件，首先你需要确定文件的存储位置（例如HDFS、本地文件系统或云存储），并且文件格式应该是Spark支持的，如CSV、JSON、Parquet等。

以下是一个基本步骤：

1. 导入必要的库：

from pyspark.sql import SparkSession

2. 创建SparkSession，如果你还没有创建过的话：

spark = SparkSession.builder.appName('read_files').getOrCreate()

3. 确定日期范围，假设我们有两个字符串变量`start_date`和`end_date`表示开始和结束日期，可以转换成日期对象：

start_date = 'YYYY-MM-DD'
end_date = 'YYYY-MM-DD'
start_date_df = spark.sparkContext.broadcast(start_date)
end_date_df = spark.sparkContext.broadcast(end_date)

4. 使用`glob.glob`或`Path`模块动态获取指定日期区间内的文件列表。这里以HDFS为例，假设所有文件都在`hdfs://path/to/your/directory`这个目录下：

import os

file_pattern = f'hdfs://path/to/your/directory/*/{start_date}/*.{file_extension}'
files = [f for f in os.listdir(file_pattern) if os.path.isfile(os.path.join(file_pattern, f)) and f.startswith(start_date) and f.endswith(end_date)]

5. 将文件列表转换为DataFrame，Spark会自动将每个文件内容读取进来：

df_list = [spark.read.format(file_format).load(f) for f in files]

6. 如果需要合并这些DataFrame，可以使用`unionAll`函数：

final_df = reduce(lambda x, y: x.unionAll(y), df_list)