一、sc.textfile介绍
sc.textfile是Spark Core提供的一种文本读取API，可以轻松读取文本文件，并将文件的每一行作为RDD中的一个元素。
sc（SparkContext）是Spark应用的入口点，是在Spark集群中与集群交互的主要方式。textfile()函数是SparkContext的一个方法，传入文本文件路径即可返回RDD。
示例代码：
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "textfile example")
text_file = sc.textFile("hdfs://path/to/file")
二、读取本地文件
读取本地文件可以使用相对或绝对路径，甚至可以使用file://前缀来指定文件的绝对路径。
其它的文件系统路径支持将被文件系统模块解析，例如输入hdfs://host:port/path。
示例代码：
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "textfile example")
text_file = sc.textFile("file:///path/to/file")
三、读取HDFS文件
如果你使用了Hadoop集群，那么HDFS可能是你存储数据的地方。使用sc.textfile()可以轻松地读取HDFS文件。
可以使用hdfs://前缀指定HDFS文件的路径，并指定正确的主机和端口。
示例代码：
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "textfile example")
text_file = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/path/to/file")
四、读取目录下的所有文件
如果要读取目录下的所有文件，可以使用通配符指定一个目录下的所有文件。
使用通配符时，textfile()将读取目录下的所有文件并将其组合成一个RDD。
示例代码：
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "textfile example")
text_files = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/path/to/folder/*")
五、读取多个文件
如果要读取多个文件，可以将每个文件的路径指定为一个数组，并将它们传递给textfile()函数。
示例代码：
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "textfile example")
text_files = sc.textFile(["hdfs://localhost:9000/path/to/file1", "hdfs://localhost:9000/path/to/file2"])
六、指定文件编码
默认情况下，textfile()将读取文件的原始字节，如果文件是UTF-8编码的，可能会得到损坏的字符串结果。
使用textfile()函数的第二个参数可以指定文件的编码方式。
示例代码：
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "textfile example")
text_file = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/path/to/file", "UTF-8")
