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。

相关问题

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。

运行spark-shell读入一个文件

可以使用以下命令运行spark-shell并读入一个文件：

spark-shell --master local[*] --name myApp < input_file.txt

其中，`input_file.txt`是要读入的文件名。这个命令会启动一个本地的Spark集群，并将文件内容作为输入传递给Spark应用程序。你可以在Spark应用程序中使用`sc.textFile("input_file.txt")`来读取文件内容。