如何让spark 2.0像csv一样阅读多文件夹拼板

Spark 2.0是一个强大的分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。要让Spark 2.0像CSV一样阅读多文件夹拼板，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col
2. 创建SparkSession对象：spark = SparkSession.builder.appName("Read Multiple Folders").getOrCreate()
3. 定义要读取的文件夹路径列表：folder_paths = ["folder1", "folder2", "folder3"]
4. 使用SparkSession的read方法读取文件夹中的数据：df = spark.read.csv(folder_paths, header=True, inferSchema=True)

这里假设文件夹中的文件都是CSV格式的，并且包含表头。

1. 如果文件夹中的文件不是CSV格式，可以根据实际情况选择适当的读取方法，例如：
   • spark.read.json(folder_paths)：读取JSON文件
   • spark.read.parquet(folder_paths)：读取Parquet文件
   • spark.read.text(folder_paths)：读取文本文件
2. 如果需要合并多个文件夹中的数据，可以使用union方法：df_combined = df1.union(df2).union(df3)

这里假设df1、df2和df3分别是从不同文件夹中读取的数据。

1. 如果需要按照特定条件筛选数据，可以使用filter方法：filtered_df = df.filter(col("column_name") > 10)

这里假设要筛选出某一列中大于10的数据。

1. 最后，可以对数据进行进一步的处理、分析或可视化，根据具体需求选择相应的操作。

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