pyspark -读取带有自定义分隔符的文件到RDD？

pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库，它是Apache Spark的Python API。在pyspark中，可以使用SparkContext对象来创建RDD（弹性分布式数据集）并进行数据处理操作。

要读取带有自定义分隔符的文件到RDD，可以使用SparkContext的textFile()方法，并通过指定分隔符参数来读取文件。以下是一个完整的示例代码：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "Custom Delimiter RDD")

# 读取带有自定义分隔符的文件到RDD
file_path = "path/to/file.txt"
delimiter = "|"  # 自定义分隔符
rdd = sc.textFile(file_path).map(lambda line: line.split(delimiter))

# 打印RDD内容
for line in rdd.collect():
    print(line)

# 关闭SparkContext
sc.stop()

在上述代码中，首先创建了一个本地模式的SparkContext对象。然后，使用textFile()方法读取文件，并通过map()函数将每一行按照自定义分隔符进行拆分。最后，通过collect()方法将RDD内容收集到驱动程序中并打印出来。

需要注意的是，上述代码中的"path/to/file.txt"需要替换为实际的文件路径，而"|"可以替换为实际的自定义分隔符。

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