如何将存储在 HDFS 中包含行的文本文件转换为 Pyspark 中的数据框？答案

【问题标题】：How can I convert a text file stored in HDFS containing Rows into a Dataframe in Pyspark?如何将存储在 HDFS 中包含行的文本文件转换为 Pyspark 中的数据框？
【发布时间】：2017-11-07 12:40:37
【问题描述】：

我正在使用 Pyspark，最近将数据帧作为文本文件存储在 HDFS 中，如下所示：

df.rdd.repartition(1).saveAsTextFile(path)

文件创建成功，但内容格式如下：

Row(APP_PRESS=0.8322056773315432, LINE_PRESS=0.0, POSITION=324.17885120541024, SH_SP=-1.610030115550595, TEMP=24.300001144400007, TRIGGER=4.0869775365401934e-19, V_IND=98.36323547359974)
Row(APP_PRESS=0.8025359920151738, LINE_PRESS=0.0, POSITION=324.12892475616513, SH_SP=1.8780468896210554, TEMP=24.300001144399893, TRIGGER=-1.7645281682240943e-19, V_IND=98.36323547359977)
...

现在，我要做的是将这些数据加载到 Pyspark 的数据帧中，只是为了获得与之前保存的数据帧相同的数据帧（'df'）。

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： hadoop apache-spark pyspark hdfs spark-dataframe

【解决方案1】：

试试这样的：

df=sc.textFile(...).toDF()

但您可以通过将上面的代码修改为：

df.rdd.repartition(1).toDF()

然后保存。

【讨论】：

当我尝试选项“df=sc.textFile(...).toDF()”时，我收到错误消息：TypeError: Can not infer schema for type:
对不起，是我的错误，因为它是字符串的 rdd，所以它不起作用。最简单的方法可能是我写的第二部分——你绝对需要保存为文本文件吗？
并非如此。如果我执行“df.rdd.repartition(1).toDF()”，我如何指定在 HDFS 中保存数据帧的位置？
与 rdd 一样，使用 df.write.save(path)
并在保存后加载数据帧我必须使用哪个命令？