我可以从S3读取多个文件到不存在的文件中吗？

我想从S3将多个实木复合地板文件读取到一个数据帧中。目前，我正在使用以下方法执行此操作：

files = ['s3a://dev/2017/01/03/data.parquet',
         's3a://dev/2017/01/02/data.parquet']
df = session.read.parquet(*files)

如果所有文件都存在于S3上，则此方法有效，但是当列表中的某些文件不存在时，我想请求将文件列表加载到数据帧中而不会中断。换句话说，我希望sparkSql可以将它找到的尽可能多的文件加载到数据帧中，并返回此结果而不会抱怨。这可能吗？

是的，如果您将指定输入的方法更改为hadoop glob模式，则是可能的，例如：

files = 's3a://dev/2017/01/{02,03}/data.parquet'
df = session.read.parquet(files)

您可以在Hadoop javadoc中阅读有关模式的更多信息。

但是，在我看来，这不是按时间（按您的情况按天）划分的数据处理的优雅方式。如果您能够这样重命名目录：

s3a://dev/2017/01/03/data.parquet -> s3a://dev/day=2017-01-03/data.parquet

s3a://dev/2017/01/02/data.parquet -> s3a://dev/day=2017-01-02/data.parquet

那么您可以利用Spark分区模式并通过以下方式读取数据：

session.read.parquet('s3a://dev/') \
    .where(col('day').between('2017-01-02', '2017-01-03')

这种方式也将省略空目录/不存在的目录。Additionall列day将出现在您的数据框中（在spark <2.1.0中为字符串，在spark> = 2.1.0中为datetime），因此您将知道每个记录位于哪个目录中。