Pyspark新手入门-导入CSV并创建包含数组列的parquet文件

基础概念

PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，用于大规模数据处理。Spark 是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，支持多种计算模式，包括批处理、交互式查询、流处理和机器学习。

CSV (Comma-Separated Values) 是一种常见的数据交换格式，每行代表一条记录，字段之间用逗号分隔。

Parquet 是一种列式存储格式，适合大数据处理，具有高效的压缩和编码方案，能够提高 I/O 和内存使用效率。

数组列 在数据框（DataFrame）中表示一列包含数组的数据类型。

类型

CSV 文件：文本文件，每行代表一条记录，字段之间用逗号分隔。
Parquet 文件：列式存储格式，适合大数据处理，具有高效的压缩和编码方案。

应用场景

数据导入：将 CSV 文件导入 Spark 进行进一步处理。
数据存储：将处理后的数据保存为 Parquet 格式，便于后续分析和查询。
复杂数据类型：处理包含数组、结构体等复杂数据类型的数据。

示例代码

以下是一个示例代码，展示如何使用 PySpark 导入 CSV 文件并创建包含数组列的 Parquet 文件。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import array

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("CSV to Parquet with Array Column") \
    .getOrCreate()

# 读取 CSV 文件
df = spark.read.csv("path/to/your/file.csv", header=True, inferSchema=True)

# 假设 CSV 文件中有两列：id 和 values，values 列是逗号分隔的字符串
# 将 values 列转换为数组类型
df = df.withColumn("values_array", array(*df["values"].split(",")))

# 将 DataFrame 保存为 Parquet 文件
df.write.parquet("path/to/output/file.parquet")

# 停止 SparkSession
spark.stop()

参考链接

常见问题及解决方法

CSV 文件读取错误：
- 确保 CSV 文件路径正确。
- 检查 CSV 文件是否有损坏或不规范的行。
- 使用 header=True 和 inferSchema=True 参数来正确解析 CSV 文件。

数组列转换错误：
- 确保 values 列中的数据格式一致，例如都是逗号分隔的字符串。
- 使用 split 函数将字符串拆分为数组，并使用 array 函数将其转换为数组类型。
Parquet 文件写入错误：
- 确保输出路径存在且有写权限。
- 检查 DataFrame 的 schema 是否正确，特别是数组类型的列。

通过以上步骤和示例代码，你应该能够成功地将 CSV 文件导入 PySpark 并创建包含数组列的 Parquet 文件。