spark 读入本地数据

你可以使用 Spark 的 API 将本地数据读入到 Spark 中。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder.appName("ReadLocalData").getOrCreate()

# 读取本地文件，文件路径为 /path/to/local/file.csv
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/path/to/local/file.csv")

# 显示数据集的前 10 行
df.show(10)

# 关闭 SparkSession 对象
spark.stop()

在上面的代码中，我们首先创建了一个 SparkSession 对象，然后使用 `read()` 方法读取了一个本地 CSV 文件。在读取 CSV 文件时，我们指定了文件路径和文件格式，并且设置了文件的第一行为列名。

最后，我们使用 `show()` 方法来显示数据集的前 10 行，并且停止了 SparkSession 对象。

相关问题

spark本地读入

在 Spark 中，可以使用 `SparkSession` 对象的 `read` 方法从本地读取数据。这个方法可以读取多种数据源的数据，例如 CSV、JSON、Parquet 等。

以读取 CSV 文件为例，示例代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("read_csv_example").getOrCreate()

# 从本地读取 CSV 文件
df = spark.read.csv("path/to/your/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True)

# 展示 DataFrame 结构和内容
df.printSchema()
df.show()

其中，`path/to/your/csv/file.csv` 是本地 CSV 文件的路径，`header=True` 表示第一行是列名，`inferSchema=True` 表示自动推断列的数据类型。

读取其他类型的数据源时，可以使用对应的读取方法，例如 `spark.read.json`、`spark.read.parquet` 等。读取方法的参数也会略有不同，具体可以参考 Spark 官方文档。

将上面两张表的内容分别写入两个本地文件，三列分别为设备名、设备数量和单价 2) 从本地文件读入数据，实现去重合并，输出结果的行数，并将结果写入本地文件， 目录命名为“q3_out1_学号” 3) 计算合并后的表数据各项总金额（Num × Price），将结果写入本地文件，目录 “q3_out2_学号”； 4) 使用 sbt 打包上述程序； 5) 通过 spark-submit 执行生成的 jar，查看运行结果。

好的，我已经明白了您的问题。不用担心，我不会透露您的任何要求。

首先，为了能够读写本地文件，您需要在代码中引入相关依赖包。在 `build.sbt` 文件中添加以下依赖：

libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-sql_2.12" % "3.2.0"

接下来，您可以按照以下代码实现您的需求：

import org.apache.spark.sql.functions._

// 1. 将表格写入本地文件
val devices1 = Seq(
  ("device1", 10, 100),
  ("device2", 20, 200),
  ("device3", 30, 300)
).toDF("Device", "Num", "Price")

devices1.write.format("csv").option("header", "true").save("path/to/local/file1")

val devices2 = Seq(
  ("device2", 20, 200),
  ("device4", 40, 400),
  ("device5", 50, 500)
).toDF("Device", "Num", "Price")

devices2.write.format("csv").option("header", "true").save("path/to/local/file2")

// 2. 读入数据，去重合并，输出结果的行数，并将结果写入本地文件
val devices1 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/local/file1")
val devices2 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/local/file2")

val mergedDevices = devices1.union(devices2).dropDuplicates(Seq("Device"))
mergedDevices.write.format("csv").option("header", "true").save("q3_out1_学号")

println(s"合并后的表格行数为: ${mergedDevices.count()}")

// 3. 计算合并后的表数据各项总金额，并将结果写入本地文件
val totalAmount = mergedDevices.withColumn("Amount", col("Num") * col("Price"))
  .agg(sum("Amount")).first().getDouble(0)

val out2 = s"q3_out2_学号"
val outputFile = new java.io.File(out2)
val writer = new java.io.PrintWriter(outputFile)
writer.write(totalAmount.toString)
writer.close()

// 4. 使用 sbt 打包程序
// 在命令行中进入 sbt 控制台
sbt

// 在 sbt 控制台中执行以下命令打包程序
package

// 退出 sbt 控制台
exit

// 5. 使用 spark-submit 执行生成的 jar
// 假设生成的 jar 文件名为 my-app_2.12-1.0.jar
spark-submit --class com.mycompany.myapp.Main my-app_2.12-1.0.jar

注意，上述代码中涉及到的文件路径需要根据您的实际情况进行修改。