写在前面的话~由于工作中的数据挖掘从sklearn转换到集群了，要开始pyspark了，但是发现市面上无论是pyspark的书籍还是文章，相对sklearn来说，还是太少了，大部分问题只能求助pyspark中的api，所以想记录下平时学习与使用pyspark中的问题。好了，要想使用pyspark，还是先把本地的本机环境先搭建起来~Spark需要由JDK，Scala和Hadoop环境的支持，而PyS
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2024-08-27 21:01:04
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目录1.读取1.1 获取压缩包内文件列表1.2 处理中文编码问题1.3 读取压缩包内文件信息2.解压2.1 单个文件2.2 压缩包含中文名文件2.3 所有文件2.4 设密码的压缩包3.压缩3.1 创建压缩包3.2 向压缩包添加文件4.实战: 文件压缩备份4.1 学习版4.2 衍生: 通用版5.拓展知识5.1 time.strptime()5.2 time.mktime() 1.读取1.1 获取压
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2024-07-06 05:01:12
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# Java读取gz文件实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用Java读取gz文件。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步实现每一步。以下是整个流程的表格表示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 打开gz文件 |
| 步骤2 | 读取gz文件 |
| 步骤3 | 解压gz文件 |
| 步骤4 | 读取解压后的文件内容 |
接下来，我将为你
原创
2023-11-02 08:59:32
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# Python读取gz文件的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将在本文中教会你如何使用Python读取gz文件。我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入必要的模块 |
| 步骤2 | 打开gz文件 |
| 步骤3 | 读取文件内容 |
| 步骤4 | 关闭gz文件 |
现在让我们逐步来完成这些步骤。
## 步骤1：导入必要
原创
2023-07-16 12:40:13
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# Python读取GZ文件
在Python中，我们经常需要处理各种类型的文件，其中之一是GZ文件。GZ文件是经过gzip压缩的文件，通常用于节省磁盘空间或者在网络上传输文件。在本文中，我们将介绍如何使用Python读取GZ文件，并提供一些代码示例。
## GZip模块
Python提供了一个内置的`gzip`模块，用于处理GZ文件。我们可以使用该模块来打开、读取和写入GZ文件。下面是一个使
原创
2023-10-29 10:03:15
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# Java中读取gz文件的指南
在日常开发中，我们常常会遇到需要处理压缩文件的场景。`.gz` 文件是用 gz 压缩算法压缩的文件，Java 提供了一些简单的方式来读取这些文件。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在 Java 中读取 `.gz` 文件，并且提供相应的代码示例。
## .gz 文件概述
`.gz` 文件通常用于减小文件大小，以便于存储和传输。要读取这些文件，我们可以使用 Jav
# Java读取gz文件
## 简介
在Java开发中，有时候我们需要读取.gz格式的压缩文件，这种文件格式常常用于存储大量数据。本文将教给你如何使用Java读取.gz文件并解压缩，以便能够轻松处理压缩文件中的数据。
## 整体流程
下面的表格展示了整个读取.gz文件的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 打开.gz文件 |
| 2. | 读取
原创
2023-09-09 05:11:26
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# Java中如何读取gz文件
在现代开发中，处理压缩文件是一项常见的需求，尤其是读取 `.gz` 格式的文件。`gz` 文件是使用 Gzip 压缩算法创建的，通常用于减少文件大小。本文将引导您逐步实现如何在 Java 中读取 `.gz` 文件。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------|---------------
最近由于重构代码，要判断很多接口是否还在使用，然后就要从现在已有日志里面去找 是否还有调用。我很疑惑，如果要一个一个文件从文件系统里面拷贝出来然后再使用grep cat vi 等方法去查找该有多麻烦。。我有那么多文件文件要分析，而这些文件大多是使用了gzip压缩之后的gz后缀的压缩文件。实在太不方便，有没有什么办法 可以不解压缩他们直接查找自己想要的内容。 废话不多说 一个命
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2023-12-10 21:48:32
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# PySpark读取JSON文件教程
## 概述
本文将教你如何使用PySpark读取JSON文件。PySpark是Spark的Python接口，可以方便地处理大规模数据集。JSON（JavaScript Object Notation）是一种常见的数据交换格式，经常用于存储和传输结构化数据。
在本教程中，我们将分为以下几个步骤来完成任务：
1. 导入必要的模块
2. 创建SparkSes
原创
2024-01-03 08:19:46
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Win10下配置PySpark环境一、下载和安装Python和JAVA下载JDK8：https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html（注：Hadoop只支持JDK8或者JDK11）安装JDK到默认路径。 设置JAVA_HOME=%JAVA_HOME%为C:\PROGRA~1\Java\jdk1.8.
函数说明：1、read([size])：该方法从文件当前位置起读取size个字节，若无参数size，则表示读取至文件结束为止，返回一个字符串对象2、readline()：该方法每次读出一行内容，所以读取时占用内存小，比较适合大文件，返回一个字符串对象3、readlines()：该方法一次读取整个文件所有行后保存在一个列表(list)变量中，每行作为一个元素，但读取大文件会比较占内存，返回一个列表对
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2019-03-04 12:21:00
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读文件读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数，用法和C是兼容的。读写文件前，我们先必须了解一下，在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。要以读文件的模式打开一个
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2024-01-12 09:57:37
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# 读取Hadoop GZ文件内容
在大数据处理中，Hadoop 是一个非常流行的框架，用于存储和处理大规模数据集。其中，GZ 文件是一种常见的数据压缩格式，可以有效地减小文件大小，节省存储空间和传输带宽。在本文中，我们将介绍如何使用 Java 语言读取 Hadoop 中的 GZ 文件内容。
## 为什么选择 GZ 文件
GZ 文件是一种广泛支持的压缩格式，它可以显著减小文件大小，提高数据传
原创
2024-02-28 05:39:45
133阅读
# PySpark 读取 HDFS 文件及可视化分析
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的开源框架，它提供了快速的数据处理能力。PySpark 是 Spark 的 Python API，允许我们使用 Python 语言进行大数据处理。Hadoop Distributed File System（HDFS）是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集。本文将介绍如何使用 Py
原创
2024-07-16 05:31:17
299阅读
# 使用 PySpark 读取 OSS 文件的详细步骤
在大数据处理的过程中，PySpark 是一个非常强大的工具，它能够处理大型数据集。而 OSS（阿里云对象存储服务）是一个高效、低成本的海量数据存储解决方案。下面我们将逐步介绍如何使用 PySpark 从 OSS 中读取文件。
## 流程概览
我们可以将整个过程划分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
# PySpark读取COS文件列表教程
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title PySpark读取COS文件列表流程
section 开始
开发者 -> 小白: 介绍PySpark读取COS文件列表流程
section 步骤
小白 -> 开发者: 下载PySpark和Hadoop库
小白
原创
2024-05-25 06:50:28
56阅读
# 项目方案：gz图片文件的读取与处理
## 1. 项目背景
在实际项目中，我们常常需要处理大量的图片数据。而在一些特定的情况下，这些图片数据可能会以压缩格式存储，如gz文件。本项目的目标是实现对这些gz图片文件的读取与处理，以满足后续的数据分析与处理需求。
## 2. 技术选型
在Python中，我们可以使用多种库来实现对gz图片文件的读取与处理。其中，以下两个库是比较常用的选择：
-
原创
2023-10-14 09:17:07
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# Java读取gz压缩文件的实现流程
## 1. 简介
在Java中，要实现读取gz压缩文件，我们可以使用Java标准库提供的GZIPInputStream类来解压缩gz文件，并使用BufferedReader类读取解压后的文本内容。下面将详细介绍实现流程。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个GZIPInputStream对象，并
原创
2023-08-28 09:33:22
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sparkR介绍及安装
SparkR是AMPLab发布的一个R开发包，为Apache Spark提供了轻量的前端。SparkR提供了Spark中弹性分布式数据集（RDD）的API，用户可以在集群上通过R shell交互性的运行job。例如，我们可以在HDFS上读取或写入文件，也可以使用 lapply 来定义对应每一个RDD元素的运算。 sc <- sparkR.init(
