如何使用pyspark从数据库中的ADLS Gen2 Datalake的“文件共享”中读取csv文件
使用pyspark从数据库中的ADLS Gen2 Datalake的“文件共享”中读取csv文件的步骤如下：
- 首先，确保已经安装了pyspark和相关依赖。可以使用pip命令安装pyspark：
pip install pyspark - 导入必要的模块和库：
from pyspark.sql import SparkSession- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder \
.appName("Read CSV from ADLS Gen2 Datalake") \
.getOrCreate()- 设置ADLS Gen2 Datalake的访问凭据：
spark.conf.set("fs.azure.account.auth.type.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net", "OAuth")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth.provider.type.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net", "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth2.ClientCredsTokenProvider")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.id.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net", "<your-client-id>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.secret.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net", "<your-client-secret>")
spark.conf.set("fs.azure.account.oauth2.client.endpoint.<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net", "https://login.microsoftonline.com/<your-directory-id>/oauth2/token")请将上述代码中的<your-storage-account-name>、<your-client-id>、<your-client-secret>和<your-directory-id>替换为相应的值。
- 读取csv文件：
df = spark.read.csv("abfss://<your-storage-account-name>.dfs.core.windows.net/<your-file-share>/<your-file-path>.csv", header=True, inferSchema=True)请将上述代码中的<your-storage-account-name>、<your-file-share>和<your-file-path>替换为相应的值。
- 对读取的数据进行处理和分析：
df.show()
# 进行其他操作，如筛选、聚合等以上就是使用pyspark从数据库中的ADLS Gen2 Datalake的“文件共享”中读取csv文件的步骤。在这个过程中，我们使用了pyspark提供的API来连接和读取ADLS Gen2 Datalake中的文件。这种方法适用于需要在大数据环境下进行数据处理和分析的场景。
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