小编lse*_*ary的帖子

我正在使用 PySpark 进行大数据分析。我可以使用以下命令导入存储在特定存储桶的特定文件夹中的所有 CSV 文件：

df = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load('file:///home/path/datafolder/data2014/*.csv')

（其中 * 就像通配符一样）

我遇到的问题如下：

1. 如果我想对 2014 年和 2015 年的数据进行分析，即文件 1 是.load('file:///home/path/SFweather/data2014/*.csv')，文件 2 是.load('file:///home/path/SFweather/data2015/*.csv')，文件 3 是.load('file:///home/path/NYCweather/data2014/*.csv')，文件 4 是.load('file:///home/path/NYCweather/data2015/*.csv')。如何同时导入多个路径以获取一个数据框？我是否需要将它们全部单独存储为数据帧，然后在 PySpark 中将它们连接在一起？（您可以假设它们所有 CSV 都具有相同的架构）
2. 假设现在是 2014 年 11 月。如果我想再次运行分析，但在 2014 年 12 月时运行“最新数据”，例如 dec14，该怎么办？例如，我想.load('file:///home/path/datafolder/data2014/dec14/*.csv')在 12 月 14 日加载文件 2：并使用此文件：.load('file:///home/path/datafolder/data2014/nov14/*.csv')进行原始分析。有没有办法安排 Jupyter 笔记本（或类似的）来更新加载路径并导入最新的运行（在这种情况下，'nov14' 将被替换为 'dec14' 然后是 'jan15' 等）。

我查看了之前的问题，但无法找到答案，因为这是特定于 AWS / PySpark 集成的。

预先感谢您的帮助！

[背景：我已经获得了来自不同团队的许多包含各种大数据集的 S3 存储桶的访问权限。将其复制到我的 S3 存储桶，然后构建 Jupyter 笔记本似乎比直接从存储桶中提取数据并在其上构建模型/表/等并将处理后的输出保存到数据库中的工作要多得多。因此，我发布了上述问题。如果我的想法完全错误，请阻止我！:)]