Pyspark:如何读取.csv文件？

Pyspark是一个基于Python的Spark编程接口，用于处理大规模数据集的分布式计算。要读取.csv文件，可以使用Pyspark提供的DataFrame API来实现。

下面是一个完善且全面的答案：

Pyspark提供了read.csv()方法来读取.csv文件。该方法可以接受多个参数，包括文件路径、分隔符、是否包含表头等。

示例代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV").getOrCreate()

# 读取.csv文件
df = spark.read.csv("file_path.csv", header=True, inferSchema=True)

# 显示DataFrame内容
df.show()

解释说明：

• 首先，我们需要导入SparkSession类，用于创建SparkSession对象。
• 然后，使用builder模式创建SparkSession对象，并指定应用程序名称。
• 接下来，使用read.csv()方法读取.csv文件。在示例中，我们传递了文件路径"file_path.csv"作为参数。如果文件位于本地文件系统上，可以直接指定文件路径；如果文件位于分布式文件系统上，可以使用相应的文件系统路径。
• 在read.csv()方法中，我们还设置了header=True和inferSchema=True。header=True表示.csv文件包含表头，inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。
• 最后，使用show()方法显示DataFrame的内容。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式可能会因环境和需求而有所不同。