sparkCore读取数据的方式

Spark Core读取数据的方式

Spark Core是Apache Spark的基础模块，负责底层数据处理和分布式计算。它主要通过创建RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）来实现数据读取。RDD是Spark的核心抽象，支持从多种数据源高效加载数据。以下我将逐步介绍Spark Core读取数据的主要方式，每种方式都包括解释和Python代码示例（使用PySpark API）。这些方法适用于分布式环境，如集群或本地模式。

方式一：给定读取数据源的类型和地址

spark.read.format("json").load(path)
spark.read.format("csv").load(path)
spark.read.format("parquet").load(path)

方式二：直接调用对应数据源类型的方法

spark.read.json(path)
spark.read.csv(path)
spark.read.parquet(path)

1. 从文件系统读取数据

Spark Core支持从本地文件系统或分布式文件系统（如HDFS）读取数据。常见格式包括文本文件、序列文件等。

• 解释：使用textFile()方法读取文本文件，文件路径可以是本地路径（file://）或HDFS路径（hdfs://）。数据会自动分区并加载为RDD。
• 代码示例：

  from pyspark import SparkContext# 初始化SparkContext
  sc = SparkContext("local", "FileReadExample")# 读取本地文本文件
  local_rdd = sc.textFile("file:///path/to/local/