Spark Streaming工作机制基本上是将数据流分成小的微批处理作业，每个微批处理作业由Spark引擎执行。具体来说，Spark Streaming会将输入数据流划分为一系列的小批处理作业，然后通过Spark引擎执行这些作业。
在每个微批处理作业中，Spark Streaming会将数据流转换为RDD（弹性分布式数据集），然后通过一系列的转换操作（如map、reduce、filter等）对RDD进行处理。经过处理后的RDD会被存储到内存中，然后根据应用程序的需求进行输出操作。
Spark Streaming还提供了容错机制，当作业执行过程中出现错误时，Spark Streaming可以自动恢复到上一个可靠的状态继续执行。这使得Spark Streaming能够处理高吞吐量的数据流，并能够保证数据处理的准确性和可靠性。
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文件路径：确保文件路径是正确的，包括文件名和文件类型。
文件格式：确保文件格式是支持的，例如文本文件、CSV文件、JSON文件等。
编码格式：确保文件...
在Spark中读取本地文件的方法通常使用SparkSession的read方法来实现。以下是一个示例代码：
from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession
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