如何从多个文件夹读取到单个数据框答案

【问题标题】：How to read from multiple folders into single Dataframe如何从多个文件夹读取到单个数据框
【发布时间】：2018-05-30 20:44:41
【问题描述】：

我在每天创建的文件夹中有数据。

例如：以下是 AWS S3 中全年（2017 年）的数据文件夹格式，即 365 个文件夹

student_id=20170415
student_id=20170416
student_id=20170417
student_id=20170418

每个文件夹都有多个拼花格式的数据分区。

现在我只想读取过去 6 个月（180 天/180 个文件夹）的数据并在几列上执行一些逻辑。

如何将过去的 180 个文件夹读入单个数据框，我不想使用联合（即，不想将每天的数据文件夹分别读入每个单独的数据框，然后再将所有文件夹合并成巨型数据框，不，我不想那样做)。

我正在使用 Spark 2.0 和 Scala

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark spark-dataframe

【解决方案1】：

您可以为目录名称创建一个regex，如下所示，如果您只需要文件中的内容，请使用 SparkSession.read，如果您想要 [K,V] 对，例如 [filename,record，请使用 sparkContext.wholeTextFiles ]

val inputpath="/root/path/todir/2015{0[1-6]}[0-3]*"//reads only first six months folder(01-06)
spark.sparkContext.wholeTextFiles(inputpath).toDF().show(1000) //Gives [K,V]
val data=spark.read.csv(inputpath).show(10000) //Gives only content

两者都会产生一个 DF。对于 sparkSession.read，大小将是文件夹数 * 每个文件中的行数，对于 SparkContext.wholeTextFiles，它将是文件夹数 * 文件数

【讨论】：