SparkSession 读取txt文件内容
时间: 2023-07-18 22:40:47 浏览: 49
您可以使用SparkSession的read方法来读取txt文件内容,示例代码如下:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ReadTxtFile").getOrCreate()
# 读取txt文件
df = spark.read.text("path/to/txt/file")
# 展示读取的内容
df.show()
# 停止SparkSession
spark.stop()
```
在代码中,"path/to/txt/file" 是您要读取的txt文件的路径。读取后,您可以使用df.show()方法展示读取的内容。请注意,SparkSession读取的txt文件会被解析为DataFrame对象。
相关问题
SparkSession 读取txt文件内容有几种方式
在 Spark 中,使用 SparkSession 读取 txt 文件的方式有以下几种:
1. 通过 textFile() 方法读取:使用 SparkSession 的 textFile() 方法可以读取 txt 文件内容,并将每一行作为一个字符串返回。示例代码如下:
```java
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("ReadTxtFile").master("local[*]").getOrCreate();
JavaRDD<String> rdd = spark.sparkContext().textFile("path/to/file.txt", 1).toJavaRDD();
```
2. 通过 read().text() 方法读取:使用 SparkSession 的 read().text() 方法也可以读取 txt 文件内容,并将每一行作为一个字符串返回。示例代码如下:
```java
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("ReadTxtFile").master("local[*]").getOrCreate();
Dataset<Row> df = spark.read().text("path/to/file.txt");
```
3. 通过 read().textFile() 方法读取:使用 SparkSession 的 read().textFile() 方法也可以读取 txt 文件内容,并将每一行作为一个字符串返回。示例代码如下:
```java
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("ReadTxtFile").master("local[*]").getOrCreate();
Dataset<String> ds = spark.read().textFile("path/to/file.txt");
```
以上三种方式都可以读取 txt 文件内容,具体使用哪种方式取决于你的需求和个人喜好。
如何使用spark读取userinfo.txt和classinfo.txt文件。
使用Spark读取文本文件的一般步骤如下:
1. 创建SparkSession对象。
2. 使用SparkSession对象创建一个DataFrameReader对象。
3. 使用DataFrameReader对象的text方法读取文本文件。
4. 对读取到的文本数据进行必要的转换和处理。
5. 最后,通过DataFrameWriter对象将结果写入到磁盘。
假设userinfo.txt和classinfo.txt文件都是纯文本文件,每行记录用一个换行符分隔,可以按照以下方式读取:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("ReadText").getOrCreate()
# 使用SparkSession对象创建一个DataFrameReader对象
df_reader = spark.read
# 使用DataFrameReader对象的text方法读取文本文件
userinfo_df = df_reader.text("path/to/userinfo.txt")
classinfo_df = df_reader.text("path/to/classinfo.txt")
# 对读取到的文本数据进行必要的转换和处理
# ...
# 最后,通过DataFrameWriter对象将结果写入到磁盘
# ...
```
其中,第3步中的text方法返回一个DataFrame对象,可以通过该对象进行后续的数据处理。需要注意的是,对于大型的文本文件,为了提高处理效率,可以通过对文件进行分区或采样的方式来进行并行读取。
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