根据spark中给出的参数，从csv/json/parquet读取数据帧

根据spark中给出的参数，从csv/json/parquet读取数据帧的过程如下：

1. 首先，需要创建一个SparkSession对象，它是与Spark集群连接的入口点。可以使用以下代码创建SparkSession对象：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Read DataFrame") \
    .getOrCreate()

1. 接下来，使用SparkSession对象的read方法来读取数据。根据数据的格式，可以选择使用csv、json或parquet方法。例如，如果要从CSV文件中读取数据，可以使用以下代码：

df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True)

其中，path/to/csv/file.csv是CSV文件的路径，header=True表示第一行是列名，inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。

如果要从JSON文件中读取数据，可以使用以下代码：

df = spark.read.json("path/to/json/file.json")

如果要从Parquet文件中读取数据，可以使用以下代码：

df = spark.read.parquet("path/to/parquet/file.parquet")

1. 读取数据后，可以对数据进行各种操作和转换。例如，可以使用show方法查看数据的前几行：

df.show()

1. 最后，可以使用SparkSession对象的stop方法关闭与Spark集群的连接：

spark.stop()

这样就完成了从CSV/JSON/Parquet文件中读取数据帧的过程。

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