spark可以广播.h5后缀的文件吗

是的，Spark可以广播.h5后缀的文件。可以使用SparkContext的broadcast()方法将.h5文件广播到集群中的所有节点。例如，以下示例代码将一个名为model.h5的文件广播到Spark集群中的所有节点：

from pyspark import SparkContext, SparkConf
from tensorflow.keras.models import load_model

conf = SparkConf().setAppName("Broadcasting h5 file")
sc = SparkContext(conf=conf)

# Load the h5 model file
model = load_model('model.h5')

# Broadcast the model file
broadcast_model = sc.broadcast(model)

在上述代码中，先使用Keras的load_model()方法加载.h5文件，然后使用SparkContext的broadcast()方法将模型文件广播到集群中的所有节点。注意，广播的是模型对象而不是模型文件本身。这样，每个节点就可以共享同一个模型对象，而无需在每个节点上重复加载模型文件。

相关问题

spark-defaults.conf文件里面怎么配置

spark-defaults.conf文件是Spark的默认配置文件，可以用来设置Spark的全局配置参数。在该文件中，可以通过键值对的方式来配置参数，每个键值对占一行，格式为：key=value。

以下是一个简单的示例：

spark.master            spark://localhost:7077
spark.app.name          My Spark Application
spark.executor.memory   2g

其中，spark.master用来指定Spark的Master节点地址，spark.app.name用来指定应用程序的名称，spark.executor.memory用来指定每个Executor的内存大小。

可以根据需要添加或修改其他的配置参数，具体参数的含义可以参考Spark官方文档。注意，在配置参数时，需要保证键值对之间没有空格，否则会导致配置无效。

spark.read.csv怎么读取空数据文件

如果你想使用Spark的`spark.read.csv()`方法读取空数据文件，你需要指定一个包含列名的schema。这样做可以让Spark正确地推断空数据文件的列数和类型。

以下是一个示例代码，用于读取一个名为"empty.csv"的空数据文件：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType

# 定义包含列名的schema
schema = StructType([
    StructField("col1", StringType(), True),
    StructField("col2", StringType(), True),
    StructField("col3", StringType(), True)
])

# 读取空数据文件
df = spark.read.csv("empty.csv", header=True, schema=schema)

# 显示数据框架
df.show()

在这个例子中，我们定义了一个包含三个字符串类型列的schema。然后，我们将这个schema传递给`spark.read.csv()`方法，并通过将`header`参数设置为True来指定数据文件包含列名。最后，我们调用`df.show()`方法来显示数据框架。