PySpark 从多个目录中读取parquet文件的方式

在本文中，我们将介绍如何使用PySpark从多个目录中读取parquet文件。Parquet是一种高效的列式存储格式，它在大型数据集上具有较高的读写性能和压缩比。PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了分布式计算和数据处理的功能。

阅读更多：PySpark 教程

什么是Parquet文件

Parquet是一种面向分析的列式存储格式，广泛用于大规模数据分析任务。此格式的主要优势在于它可以高效地读取和写入大型数据集，并提供较高的压缩比。Parquet文件通常以.parquet为文件扩展名，可以在Hadoop分布式文件系统（HDFS）或本地文件系统中存储。

使用PySpark读取Parquet文件

要使用PySpark读取Parquet文件，我们需要先创建一个SparkSession对象，它是与Spark集群连接的入口点。然后，我们可以使用SparkSession的read方法来读取Parquet文件。下面是一个读取单个目录中Parquet文件的示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建一个SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("Read Parquet File").getOrCreate()

# 读取Parquet文件
df = spark.read.parquet("path/to/parquet")

# 展示数据
df.show()

在上面的示例中，我们首先创建了一个名为”Read Parquet File”的SparkSession对象。然后，使用read方法从指定路径中读取Parquet文件。最后，使用show方法展示读取的数据。

从多个目录读取Parquet文件

如果要从多个目录读取Parquet文件，可以使用通配符（*）来匹配路径中的多个目录。下面是一个示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建一个SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("Read Parquet File").getOrCreate()

# 从多个目录中读取Parquet文件
df = spark.read.parquet("path/to/directory1/*.parquet", "path/to/directory2/*.parquet")

# 展示数据
df.show()

在上面的示例中，我们使用了两个路径来匹配两个目录中的Parquet文件。SparkSession的read方法可以接收多个参数，每个参数指定了一个路径。可以根据实际需求，添加更多的路径参数。

递归地从多个目录读取Parquet文件

有时候，我们需要递归地从多个目录中读取Parquet文件，包括子目录中的文件。在PySpark中，我们可以使用option方法来设置递归选项。下面是一个递归地读取Parquet文件的示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建一个SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("Read Parquet File").getOrCreate()

# 递归地从多个目录中读取Parquet文件
df = spark.read \
    .option("recursiveFileLookup", "true") \
    .parquet("path/to/directories/*.parquet")

# 展示数据
df.show()

在上面的示例中，我们使用了option方法来设置了递归文件查找选项。通过将”recursiveFileLookup”选项设置为”true”，PySpark将会递归地查找所有子目录中的Parquet文件。

总结

本文简要介绍了如何使用PySpark从多个目录中读取Parquet文件。我们首先创建了一个SparkSession对象，并使用read方法来读取单个目录的Parquet文件。然后，我们展示了如何使用通配符来从多个目录读取Parquet文件，并介绍了如何递归地读取包括子目录的Parquet文件。希望本文能帮助读者更好地理解和使用PySpark读取Parquet文件的方法。