pyspark是一个用于大数据处理的Python库,它提供了许多功能和工具来处理和分析大规模数据集。在使用pyspark递归获取存储在dbfs文件夹中的Excel文件时,可以按照以下步骤进行操作:
from pyspark.sql import SparkSession
import os
spark = SparkSession.builder.appName("RecursiveExcelRead").getOrCreate()
def recursive_excel_read(path):
files = dbutils.fs.ls(path)
for file in files:
if file.isDir():
recursive_excel_read(file.path)
elif file.path.endswith(".xlsx") or file.path.endswith(".xls"):
# 在这里可以对Excel文件进行处理,例如读取数据等操作
df = spark.read.format("com.crealytics.spark.excel") \
.option("header", "true") \
.option("inferSchema", "true") \
.load(file.path)
df.show()
recursive_excel_read("/dbfs/path/to/folder")
在上述代码中,我们使用了SparkSession对象来创建一个Spark应用程序,并使用dbutils.fs.ls函数来列出指定路径下的所有文件和文件夹。然后,我们使用递归函数来遍历这些文件和文件夹,如果是Excel文件,则可以使用pyspark提供的Excel数据源来读取和处理数据。
需要注意的是,为了能够正确读取Excel文件,我们使用了com.crealytics.spark.excel数据源,因此需要确保已经将该库添加到Spark的依赖中。
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请注意,以上答案仅供参考,具体实现可能需要根据实际情况进行调整。
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