如何告诉spark一个文件应该在哪里被分割成输入？

在Spark中，可以通过指定输入文件的分区方式来告诉Spark如何将文件分割成输入。Spark提供了多种方式来指定文件的分区方式，以下是几种常见的方法：

1. 根据文件的大小进行分区：可以使用textFile方法加载文件，并通过minPartitions参数指定分区数。Spark将根据文件的大小自动将文件分割成指定数量的分区。

示例代码：

rdd = sparkContext.textFile("file_path", minPartitions=4)

1. 根据文件的行数进行分区：可以使用wholeTextFiles方法加载文件，并通过minPartitions参数指定分区数。Spark将根据文件的行数自动将文件分割成指定数量的分区。

示例代码：

rdd = sparkContext.wholeTextFiles("file_path", minPartitions=4)

1. 自定义分区方式：如果需要更加灵活地指定文件的分区方式，可以使用newAPIHadoopFile方法加载文件，并通过自定义的InputFormat和Partitioner来实现。

示例代码：

conf = SparkConf()
conf.set("spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.inputdir", "file_path")
conf.set("spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive", "true")
rdd = sparkContext.newAPIHadoopFile("file_path", "org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat", "org.apache.hadoop.io.LongWritable", "org.apache.hadoop.io.Text", conf=conf)

以上是几种常见的告诉Spark文件应该在哪里被分割成输入的方法。根据具体的需求和文件特点，选择合适的分区方式可以提高Spark作业的性能和效率。

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