pyspark 遍历 hdfs 目录并将数据加载到多个表中答案

【问题标题】：pyspark iterate over a hdfs directory and load data into multiple tablespyspark 遍历 hdfs 目录并将数据加载到多个表中
【发布时间】：2020-11-06 07:08:06
【问题描述】：

我在 hdfs 的一个 hdfs 目录中有多个 csv 文件：

/project/project_csv/file1.csv
/project/project_csv/file2.csv
/project/project_csv/file3.csv

现在，在我的 pyspark 程序中，我想根据文件的数量迭代路径，并且每次都想将数据存储到数据帧中并将数据加载到特定的表中。

Like:
With the first file1.csv read to df and save to table1:

df = spark.read(file1.csv)
df.write.mode('overwrite').format('hive').saveAsTable(data_base.table_name1)

With the second file2.csv read to df and save to table2:

df = spark.read(file2.csv)
df.write.mode('overwrite').format('hive').saveAsTable(data_base.table_name2)

以同样的方式，想要迭代多个文件并将数据保存到不同的表中。

【问题讨论】：

您的问题是什么？你已经完成了你想要达到的目标。
stackoverflow.com/questions/35750614/…

标签： python dataframe pyspark hive pyspark-dataframes

【解决方案1】：

您可以使用 glob() 遍历特定文件夹中的所有文件并使用条件来执行文件特定操作，如下所示。

* in order to loop through all the files/folder
.csv only to consider all csv files in that folder



 import glob
    files = glob.glob(r"C:\Users\path\*.csv")
    for i in files:
        if i.endswith("file1.csv"):
            df = spark.read(file1.csv)
            df.write.mode('overwrite').format('hive').saveAsTable(data_base.table_name1)

【讨论】：

谢谢。 csv 文件位于 hdfs 目录中。
很高兴看到它对您有所帮助。如果解决方案对您有帮助，请您帮忙接受和投票。将不胜感激

【解决方案2】：

我想你想问的是如何在 Python 中列出 HDFS 目录中的文件。您可以使用HdfsCLI 包：

from hdfs import Config
client = Config().get_client('dev')
files = client.list('/path')

【讨论】：