在 Spark 中读取具有多个标题的文本文件答案

【问题标题】：Reading a text file with multiple headers in Spark在 Spark 中读取具有多个标题的文本文件
【发布时间】：2019-11-27 09:01:07
【问题描述】：

我有一个包含多个标题的文本文件，其中“TEMP”列包含当天的平均温度，然后是记录数。如何正确读取此文本文件以创建 DataFrame

STN--- WBAN   YEARMODA    TEMP     
010010 99999  20060101    33.5 23
010010 99999  20060102    35.3 23
010010 99999  20060103    34.4 24
STN--- WBAN   YEARMODA    TEMP     
010010 99999  20060120    35.2 22
010010 99999  20060121    32.2 21
010010 99999  20060122    33.0 22

【问题讨论】：

你 100% 确定你需要在 Spark DataFrame 中使用它吗？

标签： apache-spark pyspark apache-spark-sql

【解决方案1】：

您可以在RDD 中将文本文件作为普通文本文件读取
文本文件中有一个分隔符，假设它是space
然后你可以从中删除标题
删除所有不等于标题的行
然后使用.toDF(col_names) 将RDD 转换为数据帧

像这样：

rdd = sc.textFile("path/to/file.txt").map(lambda x: x.split(" ")) # step 1 & 2
headers = rdd.first() # Step 3
rdd2 = rdd.filter(lambda x: x != headers)
df = rdd2.toDF(headers) # Step 4

【讨论】：

rdd2 = rdd.filter(lambda x: x != headers) 仅当 headers 完全相同时才成立，每次它们在整个文件中重复。但话又说回来，在给定的情况下，这是最好的事情。
@KumarRohit 当然，但是 OP 示例数据具有相同的标题，所以我假设。如果没有，我们仍然可以将filter 条件更改为最适合 OP 要求的任何内容
@pissall 我正在尝试将这些文本文件中的许多读入 rdd ` rdd = sc.textFile(readings_path+"/*").map(lambda x:x.split(" ")) header = rdd.first() records = rdd.filter(lambda x: x!=header) readings = records.toDF(header) readings.show(5) ` 但我在 rdd.first() 处遇到错误。此外，分隔符不仅仅是一个空格

【解决方案2】：

你可以试试这个。我在控制台上试过了。

val x = sc.textFile("hdfs path of text file")
val header = x.first()
var y = x.filter(x=>(!x.contains("STN"))) //this will remove all the line 
var df = y.toDF(header)

希望这对你有用。

【讨论】：