PySpark/DataBricks:如何使用'file:///‘’而不是'dbfs‘读取拼图文件

PySpark是一个用于大规模数据处理的Python库，它提供了与Apache Spark的集成。DataBricks是一个基于Spark的云端分析平台，提供了一套用于数据处理和机器学习的工具和服务。

在PySpark/DataBricks中，可以使用'file:///'来读取本地文件系统中的文件，而不是使用'dbfs'来读取DataBricks文件系统中的文件。这两种方式的区别在于数据的存储位置和访问方式。

使用'file:///'读取本地文件系统的文件，需要提供文件的绝对路径或相对路径。例如，如果要读取位于用户主目录下的文件，可以使用以下代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取本地文件系统中的文件
df = spark.read.csv('file:///home/user/data.csv')

在上述代码中，'file:///'指定了文件的协议为本地文件系统，后面跟着文件的路径。

相比之下，使用'dbfs'读取DataBricks文件系统中的文件，需要提供文件在DataBricks文件系统中的路径。例如，如果要读取DataBricks文件系统中的文件，可以使用以下代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取DataBricks文件系统中的文件
df = spark.read.csv('dbfs:/FileStore/data.csv')

在上述代码中，'dbfs:/'指定了文件的协议为DataBricks文件系统，后面跟着文件在DataBricks文件系统中的路径。

使用'file:///'读取本地文件系统的优势是可以直接访问本地文件系统中的文件，无需将文件上传到DataBricks文件系统。这在本地开发和测试环境中非常方便。然而，使用'file:///'读取本地文件系统的文件在分布式环境中可能会遇到性能和可扩展性的问题。

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请注意，本回答仅供参考，具体的实现方式可能因环境和需求而异。