pyspark 如何在数据块中循环Azure Blob存储位置并将文件处理到 Dataframe 中？

41zrol4v 于 2022-11-01 发布在 Spark

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我有一个由事件中心创建的文件系统，它每10分钟将文件保存到一个位置，格式如下：{命名空间}/{事件中心}/{分区ID}/{年}/{月}/{日}/{小时}/{分钟}/{秒}.avro
例如：事件thub/事件子服务/0/2022/01/01/01/11/31.avro
有2个分区：0和1，其余为上述日期格式。
我试图找出一种方法来循环每个文件夹结构，把avro文件，把它变成一个df，然后把它放在一个更合理的地方。
然而，我还是想不明白，也没什么进展。我已经做到了：

dbutils.fs.ls('/mnt/mount-name/eventhub/eventhubservice/0/2022/01/01/01/11/31.avro')

df = spark.read.format("com.databricks.spark.avro").load("/mnt/mount-name/eventhub/eventhubservice/0/2022/01/01/01/11/31.avro")
display(df)

以前有人在Azure Databricks中做过类似的事情吗？

pyspark

来源：https://stackoverflow.com/questions/74026854/how-to-loop-over-azure-blob-storage-locations-in-databricks-and-process-files-in

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按热度按时间

5m1hhzi41#

您可以使用glob文件路径，同时将数据读入 Dataframe 。我有以下文件夹结构，其中每个文件夹都有一个csv文件进行演示。

现在，为了将这些文件夹中的所有文件读入一个 Dataframe ，我以下面的方式使用了glob file path代码。

df = spark.read.option("header",True).format("csv").load("/mnt/repro/2022/10/*/*.csv")

# both the files have same data for demonstration

df.show()

因此，只要文件夹中有多个文件夹/文件，就将其替换为*，表示所有内容。使用以下代码：

df = spark.read.format("com.databricks.spark.avro").load("/mnt/mount-name/eventhub/eventhubservice/*/2022/*/*/*/*/*.avro")
display(df)

# for year 2022.

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