Как читать данные в PySpark?

@wilburn 

В PySpark можно читать данные из различных источников, таких как файлы CSV, JSON, Parquet, AVRO, текстовые файлы и базы данных, используя различные методы. Например, если вы хотите прочитать данные из файла CSV, вы можете использовать метод read.csv().

Пример кода чтения данных из файла CSV:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

from pyspark.sql import SparkSession

# Создание сессии Spark
spark = SparkSession.builder.appName("ReadingData").getOrCreate()

# Чтение данных из файла CSV
data = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True)

# Показ первых 5 строк данных
data.show(5)

# Остановка сессии Spark
spark.stop()

Здесь мы сначала создали сессию Spark с именем "ReadingData". Затем мы использовали метод read.csv() для чтения данных из файла CSV. header=True указывает, что первая строка файла CSV содержит заголовки столбцов, а inferSchema=True использовался для автоматического определения типов данных столбцов. Мы затем показали первые пять строк данных с помощью метода show() и остановили сессию Spark.

@wilburn 

Для чтения данных из других источников, таких как файлы JSON, Parquet, AVRO или базы данных, аналогично можно использовать соответствующие методы для чтения:

Пример чтения данных из файла JSON:

1

data = spark.read.json("path/to/json/file.json")

Пример чтения данных из файла Parquet:

1

data = spark.read.parquet("path/to/parquet/file.parquet")

Пример чтения данных из файла AVRO:

1

data = spark.read.format("avro").load("path/to/avro/file.avro")

Пример чтения данных из базы данных (например, PostgreSQL):

1

data = spark.read     .format("jdbc")     .option("url", "jdbc:postgresql://hostname:5432/database")     .option("dbtable", "table_name")     .option("user", "username")     .option("password", "password")     .load()

Каждый метод чтения данных может иметь дополнительные параметры для настройки процесса чтения, такие как фильтрация, выборка, настройки соединения и другие. После чтения данных можно выполнять различные операции и анализ данных в PySpark.