Can'timportlzofilesinpyspark我有一个以lzo格式压缩的csv文件，我想将其导入pyspark数据帧。如果文件没有压缩，我会这样做：1234importpysparkaspsspark=ps.sql.SparkSession.builder.master("local[2]").getOrCreate()data=spark.read.csv(fp,schema=SCHEMA,sep="\\t")文件路径fp和模式SCHEMA在别处正确定义。但是，当使用lzo压缩文件时，这将返回一个填充有null值的数据帧。我已经在我的机器上安装了lzop，可以从终端解压缩文件，然后

Can'timportlzofilesinpyspark我有一个以lzo格式压缩的csv文件，我想将其导入pyspark数据帧。如果文件没有压缩，我会这样做：1234importpysparkaspsspark=ps.sql.SparkSession.builder.master("local[2]").getOrCreate()data=spark.read.csv(fp,schema=SCHEMA,sep="\\t")文件路径fp和模式SCHEMA在别处正确定义。但是，当使用lzo压缩文件时，这将返回一个填充有null值的数据帧。我已经在我的机器上安装了lzop，可以从终端解压缩文件，然后

 写在前面在前端开发中，npm已经是必不可少的工具了。使用npm，不可避免的就要和​​package.json​​​打交道。平时​​package.json​​​用得挺多，但是没有认真看过官方文档。本文结合npm官方文档以及自己平时使用过程中的感悟，谈一谈​​package.json​​​。官方文档在​​这里​​。初始化使用​​npminit​​命令就可以初始化一个package.json文件。在初始化的过程中，会叫用户输入name,version等等信息，当然，你都可以忽略。一路点回车，就生成了下面这样一个初始化的package.json。{"name":"test",//假如项目叫做tes

 写在前面在前端开发中，npm已经是必不可少的工具了。使用npm，不可避免的就要和​​package.json​​​打交道。平时​​package.json​​​用得挺多，但是没有认真看过官方文档。本文结合npm官方文档以及自己平时使用过程中的感悟，谈一谈​​package.json​​​。官方文档在​​这里​​。初始化使用​​npminit​​命令就可以初始化一个package.json文件。在初始化的过程中，会叫用户输入name,version等等信息，当然，你都可以忽略。一路点回车，就生成了下面这样一个初始化的package.json。{"name":"test",//假如项目叫做tes