将多个 S3 文件夹/路径读入 PySpark

Question

我正在使用 PySpark 进行大数据分析。我可以使用以下命令导入存储在特定存储桶的特定文件夹中的所有 CSV 文件：

df = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load('file:///home/path/datafolder/data2014/*.csv')

（其中 * 类似于通配符）

我遇到的问题如下：

1. 如果我想对 2014 年和 2015 年的数据进行分析，即文件 1 是 .load('file:///home/path/SFweather/data2014/*.csv')，文件 2 是 .load('file:///home/path/SFweather/data2015/*.csv')，文件 3 是 .load('file:///home/path/NYCweather/data2014/*.csv')，文件 4 是 .load('file:///home/path/NYCweather/data2015/*.csv')，该怎么办？如何同时导入多个路径以获取一个数据帧？我是否需要将它们全部单独存储为数据框，然后在 PySpark 中将它们连接在一起？ （您可以假设它们所有的 CSV 都具有相同的架构）
2. 假设现在是 2014 年 11 月。如果我想再次运行分析，但在“最新数据”上运行，例如dec14 什么时候是 2014 年 12 月？例如，我想在 12 月 14 日加载文件 2：.load('file:///home/path/datafolder/data2014/dec14/*.csv')，并使用此文件：.load('file:///home/path/datafolder/data2014/nov14/*.csv') 进行原始分析。有没有办法安排 Jupyter 笔记本（或类似笔记本）更新加载路径并导入最新运行（在这种情况下，“nov14”将被“dec14”替换，然后“jan15”等）。

我查看了之前的问题，但由于这是 AWS / PySpark 集成特定的问题，因此无法找到答案。

提前感谢您的帮助！

[背景：我已经获得了来自不同团队的许多 S3 存储桶的访问权限，这些存储桶包含各种大数据集。将其复制到我的 S3 存储桶，然后构建一个 Jupyter 笔记本似乎比直接从存储桶中提取数据并在其上构建模型/表/等并将处理后的输出保存到数据库中的工作要多得多。因此，我发布了上面的问题。如果我的想法完全错误，请阻止我！ :)]

Answer 1

只要文件格式相同，您就可以使用通配符读取多个路径。

在你的例子中：

.load('file:///home/path/SFweather/data2014/*.csv')
.load('file:///home/path/SFweather/data2015/*.csv')
.load('file:///home/path/NYCweather/data2014/*.csv')
.load('file:///home/path/NYCweather/data2015/*.csv')

您可以将上面的 4 个加载语句替换为以下路径，以一次将所有 csv 读取到一个数据帧：

.load('file:///home/path/*/*/*.csv')

如果您想更具体以避免读取某些文件/文件夹，您可以执行以下操作：

.load('file:///home/path/[SF|NYC]weather/data201[4|5]/*.csv')