spark集群文件分发问题

有一份csv数据在当前节点的本地路径上，本地模式跑可以通过：file://+本地路径正常读取

python 复制代码

df = spark.read \
      .option("header", "true") \
      .option("inferSchema", "true") \
      .csv("file:///home/ll/py_code/spark/train.csv")

当需要跑集群模式时，由于其他节点访问不到该路径会报错，解决办法是想办法使得所有节点可以访问该文件，可以通过以下方式解决：

1、使用HDFS路径，将数据上传到hdfs

这是生产环境最标准的方式，将数据上传到HDFS上，让所有节点通过同一地址访问得到该数据；

2、无权限上传hdfs时，使用 --files + SparkFiles.get()

脚本使用：SparkFiles.get()

python 复制代码

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark import SparkFiles  # 导入SparkFiles

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("ClusterFileRead") \
    .getOrCreate()

# 核心：通过 SparkFiles 获取被分发到各节点的文件路径
# 这里的 "train.csv" 必须和 --files 参数中指定的文件名一致
distributed_file_path = SparkFiles.get("train.csv")

# 使用获取到的路径读取数据
df = spark.read \
    .option("header", "true") \
    .option("inferSchema", "true") \
    .csv(distributed_file_path)

# 后续操作...
df.show(5)
print(f"数据行数: {df.count()}")

spark-submit 提交作业时添加 --files 参数:

bash 复制代码

# 在 node1 上提交作业
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
    --master spark://node1:7077 \  # 你的集群master地址
    --deploy-mode client \
    --files /home/ll/py_code/spark/train.csv \  # 关键参数：自动分发此文件
    01_spark_read_data.py

3、使用共享文件系统（如NFS）路径

将所有节点挂载同一个网络存储，代码中指向挂载点（例如 /mnt/data/train.csv）

为何不使用广播变量方式？
广播变量应严格用于分发非常小且只读的辅助数据，例如配置、映射表、字典等。