要在Python中使用Apache Spark编写一个独立的应用程序来统计文本文件中的行数，你需要首先确保已经安装了PySpark库，并且配置好了Spark环境。下面是一个简单的例子说明如何实现这个功能。 ### 步骤一：准备环境 如果你还没有安装PySpark，可以使用pip命令进行安装： ```bash pip install pyspark ``` 同时也要保证本地或远程集群上已经有了适当版本的Apache Spark部署。 ### 步骤二：编写代码 接下来我们创建一个名为`count_lines.py`的脚本来加载数据并计算其总行数: ```python from pyspark.sql import SparkSession # 初始化Spark会话 spark = SparkSession.builder \ .appName("LineCount") \ .getOrCreate() # 加载输入文本文件作为RDD (Resilient Distributed Dataset) input_file_path = "hdfs://path/to/your/inputfile.txt" # 替换成实际路径 lines_rdd = spark.read.text(input_file_path).rdd.map(lambda r: r[0]) # 计算总数并且打印结果 line_count = lines_rdd.count() print(f'Total number of lines in the file is {line_count}') # 停止Spark session spark.stop() ``` 在这个示例里，我们将给定的数据源读入到一个分布式集合（即RDD），然后通过`.map()`函数将每一行转换成单个元素的形式，最后用`.count()`获得所有非空行的数量。 请注意，在生产环境中你应该根据实际情况调整HDFS URL或其他存储系统的连接信息以及设置合适的资源分配参数如executor memory等。 ### 提交任务至集群运行 如果是在YARN或者其他类型的集群环境下提交此应用，则需要额外指定主类和其他必要的依赖包；而在本地模式下可以直接从命令行启动它： ```bash spark-submit count_lines.py ``` 以上就是使用Python和Spark统计大文件中行数的一个基本指南啦！