PySpark 加载压缩的gzipped csv文件在Spark 2.0中

在本文中，我们将介绍如何在Spark 2.0中加载压缩的gzipped csv文件。PySpark是一个基于Python的Apache Spark API，允许我们使用Python来编写和执行Spark任务。通过使用PySpark，我们可以轻松地在Spark集群上处理大规模数据集，并通过执行并行化的数据处理操作来提高性能。

阅读更多：PySpark 教程

了解压缩的gzipped文件

在我们深入讨论如何加载压缩的gzipped csv文件之前，让我们先了解一下什么是gzipped文件。Gzip是一种常见的文件压缩格式，它通过将文件的内容压缩成较小的大小来减少存储空间和传输时间。当我们在Spark中处理大规模数据集时，使用压缩的gzipped文件可以显著减少磁盘空间的占用和数据传输的时间。

加载gzipped csv文件

在Spark 2.0中，我们可以使用spark.readAPI来加载gzipped csv文件。首先，我们需要创建一个SparkSession对象：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Loading gzipped csv file") \
    .getOrCreate()

接下来，我们可以使用spark.read方法来加载gzipped文件并创建一个DataFrame对象：

df = spark.read \
    .format('csv') \
    .option('header', 'true') \
    .option('inferSchema', 'true') \
    .option('compression', 'gzip') \
    .load('path/to/gzipped.csv.gz')

在上面的代码中，我们使用了format方法来指定文件格式为csv，option方法用于设置其他选项，例如：header=true表示文件的第一行为列名，inferSchema=true表示自动推断列的数据类型，compression=gzip表示加载的文件为gzipped格式，load方法指定了要加载的文件路径。

示例

为了演示如何加载压缩的gzipped csv文件，让我们假设我们有一个包含销售数据的gzipped csv文件。该文件的结构如下：

order_id,customer_id,product_id,quantity,price
1,1001,101,5,10.99
2,1002,102,3,5.99
3,1003,103,2,7.99

使用上面提到的代码，我们可以加载这个gzipped csv文件并创建一个DataFrame对象：

df = spark.read \
    .format('csv') \
    .option('header', 'true') \
    .option('inferSchema', 'true') \
    .option('compression', 'gzip') \
    .load('path/to/sales_data.csv.gz')

df.show()

运行上面的代码后，我们将看到以下输出：

+--------+------------+----------+--------+-----+
|order_id|customer_id |product_id|quantity|price|
+--------+------------+----------+--------+-----+
|1       |1001        |101       |5       |10.99|
|2       |1002        |102       |3       |5.99 |
|3       |1003        |103       |2       |7.99 |
+--------+------------+----------+--------+-----+

现在我们成功加载了压缩的gzipped csv文件，并通过DataFrame对象可以执行各种数据处理操作，例如过滤，聚合，排序等。

总结

在本文中，我们介绍了在Spark 2.0中加载压缩的gzipped csv文件的方法。使用PySpark的spark.readAPI，我们可以轻松地加载gzipped csv文件并创建DataFrame对象。通过压缩文件，我们可以减少磁盘空间的占用和数据传输的时间，提高Spark任务的性能。希望这个教程能帮助你在Spark中处理压缩的gzipped csv文件。