pyspark或sparklyr:使用包含换行符的文本读取csv；使用"|“分隔

pyspark和sparklyr是用于在分布式计算框架Apache Spark上进行数据处理和分析的Python和R语言接口。

对于使用包含换行符的文本读取csv，可以使用以下方法：

1. 使用pyspark：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("CSV Reader").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").option("multiLine", "true").csv("file.csv")

这里，header参数用于指定CSV文件是否包含头部信息，multiLine参数用于指定CSV文件中的每行是否包含换行符。

1. 使用sparklyr：

library(sparklyr)

sc <- spark_connect(master = "local")
df <- spark_read_csv(sc, name = "mydata", path = "file.csv", header = TRUE, multiline = TRUE)

这里，header参数用于指定CSV文件是否包含头部信息，multiline参数用于指定CSV文件中的每行是否包含换行符。

对于使用"|的csv文件，可以使用以下方法：

1. 使用pyspark：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("CSV Reader").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").option("delimiter", "|").csv("file.csv")

这里，header参数用于指定CSV文件是否包含头部信息，delimiter参数用于指定CSV文件的分隔符。

1. 使用sparklyr：

library(sparklyr)

sc <- spark_connect(master = "local")
df <- spark_read_csv(sc, name = "mydata", path = "file.csv", header = TRUE, delimiter = "|")

这里，header参数用于指定CSV文件是否包含头部信息，delimiter参数用于指定CSV文件的分隔符。

在使用pyspark和sparklyr进行数据处理时，可以使用各种Spark提供的功能和算子进行数据转换、过滤、聚合等操作。对于更复杂的应用场景，可以结合其他Spark组件如Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等进行数据分析、机器学习和流处理。

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