pyspark學習系列(二)讀取CSV檔案 為RDD或者DataFrame進行資料處理
阿新 • • 發佈:2019-01-01
一、本地csv檔案讀取:
最簡單的方法:
import pandas as pd
lines = pd.read_csv(file)
lines_df = sqlContest.createDataFrame(lines)
或者採用spark直接讀為RDD 然後在轉換
lines = sc.textFile('file'))
如果你的csv檔案有標題 的話,需要剔除首行header = lines.first()#第一行
lines = lines.filter(lambda row:row != header)#刪除第一行
此時lines 為RDD。如果需要轉換成dataframe:
schema = StructType([StructField('HWMC',StringType(),True),StructField('code',StringType(),True)]) lines_df = sqlContest.createDataFrame(lines,schema)
二、hdfs上的csv檔案讀取:
1,採用先讀為RDD再轉換的形式
2,採用sqlContext.read.format(),這個有個前提需要提前做好依賴com.databricks.spark.csv
sqlContext = SQLContext(sc)
sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load('file')