使用Spark读取数据的格式和选项参数

最新推荐文章于 2025-11-05 08:16:11 发布

PixelCoder

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本文详述如何使用Spark读取文本、CSV、JSON和Parquet等格式的数据，通过示例代码展示了读取操作，并强调了格式及选项参数在控制数据解析过程中的作用，帮助理解Spark的灵活性和高效性。

Spark是一个强大的分布式计算框架，可以处理大规模的数据集。在Spark中，我们可以使用spark.read来读取各种数据源的数据，包括文本文件、CSV文件、JSON文件、Parquet文件等。为了更好地控制数据读取过程，我们可以使用不同的格式和选项参数。本文将介绍如何在Spark中使用格式和选项参数来读取数据，并提供相应的源代码示例。

读取文本文件

要读取文本文件，我们可以使用.format("text")指定数据的格式为文本文件。下面是读取文本文件的示例代码：

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate(

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