Python编程:设置流以将本地的dj30.csv数据输入structed streaming。
时间: 2024-02-15 21:05:21 浏览: 24
好的,以下是设置流以将本地的dj30.csv数据输入structed streaming的Python代码:
```python
from pyspark.sql.functions import from_json, col
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, DoubleType
# 定义schema以解析CSV数据
schema = StructType([
StructField("date", StringType()),
StructField("open", DoubleType()),
StructField("high", DoubleType()),
StructField("low", DoubleType()),
StructField("close", DoubleType()),
StructField("volume", DoubleType()),
StructField("adj_close", DoubleType())
])
# 读取CSV文件并将其解析为DataFrame
df = spark.readStream.format("csv") \
.option("header", "true") \
.schema(schema) \
.load("path/to/dj30.csv")
# 打印DataFrame的schema
df.printSchema()
# 将DataFrame转换为流,并选择需要的列
stream = df.select(col("date"), col("close"))
# 打印流的schema
stream.printSchema()
# 接下来,您可以使用流进行各种转换和聚合操作,并将结果写入下游系统或输出到控制台
```
这个代码片段假定您已经配置了Spark会话并将其命名为 `spark`。在这里,我们使用 `pyspark.sql.functions` 和 `pyspark.sql.types` 模块定义CSV数据的schema,然后使用 `spark.readStream` 方法从本地文件系统读取CSV文件并将其解析为DataFrame。然后,我们选择需要的列并将DataFrame转换为流。最后,我们打印了流的schema,以确保我们选择了正确的列。