使用pyspark拒绝CSV文件中的坏记录并将其保存到新文件的步骤如下:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
spark = SparkSession.builder.appName("BadRecords").getOrCreate()
df = spark.read.csv("input.csv", header=True, inferSchema=True)
其中,"input.csv"是要处理的CSV文件的路径,header=True表示CSV文件包含标题行,inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。
def is_bad_record(row):
# 在这里编写检查坏记录的逻辑
# 如果记录是坏记录,返回True;否则返回False
pass
在这个函数中,你可以编写适用于你的数据的逻辑来判断记录是否为坏记录。如果记录是坏记录,返回True;否则返回False。
bad_records = df.filter(is_bad_record(col("*")))
这将返回一个包含所有坏记录的DataFrame。
bad_records.write.csv("bad_records.csv", header=True)
其中,"bad_records.csv"是保存坏记录的新文件的路径,header=True表示保存的CSV文件包含标题行。
完整的代码示例:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
def is_bad_record(row):
# 在这里编写检查坏记录的逻辑
# 如果记录是坏记录,返回True;否则返回False
pass
spark = SparkSession.builder.appName("BadRecords").getOrCreate()
df = spark.read.csv("input.csv", header=True, inferSchema=True)
bad_records = df.filter(is_bad_record(col("*")))
bad_records.write.csv("bad_records.csv", header=True)
请注意,上述代码中的is_bad_record函数需要根据具体的数据和坏记录的定义进行自定义实现。此外,你还可以根据需要使用其他Spark的功能和方法来进一步处理和分析数据。
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