Spark - 如何从 S3 读取多个文件名为 Json 的文件

Question

我在 S3 中有很多行分隔的 json 文件，想在 spark 中读取所有这些文件，然后读取 json 和 output 中的每一行，该行的字典/行以文件名作为列。 我 go 如何以有效的方式在 python 中执行此操作？ 每个 json 大约是 200 MB。

这是一个文件示例（这样会有 200,000 行），将此文件称为 class_scores_0219：

{"name": "Maria C", "class":"Math", "score":"80", "student_identification":22}
{"name": "Maria F", "class":"Physics", "score":"90", "student_identification":12}
{"name": "Fink", "class":"English", "score":"75", "student_identification":7}

output DataFrame 将是（为简单起见，只显示一行）：

+-------------------+---------+-------+-------+------------------------+
|     file_name     |  name   | class | score | student_identification |
+-------------------+---------+-------+-------+------------------------+
| class_scores_0219 | Maria C | Math  |    80 |                     22 |
+-------------------+---------+-------+-------+------------------------+

我已经使用以下方法设置了 s3 密钥/访问密钥： sc._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3n.awsSecretAccessKey", SECRET_KEY) （访问密钥相同），但可以以不同的方式连接需要是。

我愿意接受最有效的任何选项，我可以提供文件列表并将其输入，或者我可以连接到 boto3 并提供前缀。 我是 Spark 的新手，所以感谢所有帮助。

Answer 1

您可以通过使用 spark 本身来实现这一点。

只需添加一个带有 input_file_names 的新列，您就会得到所需的结果

from pyspark.sql.functions import input_file_name
df = spark.read.json(path_to_you_folder_conatining_multiple_files)
df = df.withColumn('fileName',input_file_name())

如果你想读取多个文件，你可以将它们作为文件列表传递

files = [file1, file2, file3]
df = spark.read.json(*files)

或者，如果您的文件列表与通配符匹配，那么您可以像下面这样使用它

df = spark.read.json('path/to/file/load2020*.json')

或者您可以使用 boto3 列出文件夹中的所有 object，然后创建所需文件的列表并将其传递给 df。

希望能帮助到你。