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方法一:用pandas辅助 from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext import pandas as pd sc = SparkContext() sqlContext=SQLContext(sc) df=pd.read_csv(r'game-clicks.csv') sdf=sqlc.createDataFrame(df) 方法二:纯spark from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext sc = S
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pyspark 读取读取csv文件创建文件创建DataFrame的两种方法的两种方法
方法一:用方法一:用pandas辅助辅助
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
import pandas as pd
sc = SparkContext()
sqlContext=SQLContext(sc)
df=pd.read_csv(r'game-clicks.csv')
sdf=sqlc.createDataFrame(df)
方法二:纯方法二:纯spark
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
sc = SparkContext()
sqlContext = SQLContext(sc)
sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load('game-clicks.csv')
以上这篇pyspark 读取csv文件创建DataFrame的两种方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希
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