spark 1.6 和spark 2.0读写csv文件

Bertha 。 2022-10-29 03:12 119阅读 0赞

如果是spark1.6.0请添加maven：

<dependency>
                <groupId>com.databricks</groupId>
                <artifactId>spark-csv_2.10</artifactId>
                <version>1.4.0</version>
                <scope>compile</scope>
            </dependency>

package com.egridcloud.spark
    import org.apache.spark.sql.{ DataFrame, SQLContext}
    import org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext}
    /**
      * Created by LHX on 2018/3/20 13:26.
      */
    object SparkReadFile { 
      def main(args: Array[String]): Unit = { 
        val localpath="D:\\input\\word.csv"
        val outpath="D:\\output\\word2"
        val conf = new SparkConf()
        conf.setAppName("SparkReadFile")
        conf.setMaster("local")
        val sparkContext = new SparkContext(conf)
        val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
        //读csv文件
        val data: DataFrame = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv")
          .option("header", "false") //在csv第一行有属性"true"，没有就是"false"
          .option("inferSchema", true.toString) //这是自动推断属性列的数据类型
          .load(localpath)
    //    data.show()
        // 写csv文件
        data.repartition(1).write.format("com.databricks.spark.csv")
          .option("header", "false")//在csv第一行有属性"true"，没有就是"false"
          .option("delimiter",",")//默认以","分割
          .save(outpath)
        sparkContext.stop()
      }
    }

如果是spark2.0+就不用添加maven了，因为spark2.0内部集成了读写csv文件。

val data = spark.read
    .option("inferSchema", "true")
    .option("header", "false") //这里设置是否处理头信息，false代表不处理，也就是说文件的第一行也会被加载进来，如果设置为true，那么加载进来的数据中不包含第一行，第一行被当作了头信息，也就是表中的字段名处理了
    .csv(s"file:///home/spark/file/project/visit.txt")　　//这里设置读取的文件，${i}是我引用的一个变量，如果要在双引号之间引用变量的话，括号前面的那个s不能少
    .toDF("mac", "phone_brand", "enter_time", "first_time", "last_time", "region", "screen", "stay_time") //将读进来的数据转换为DF，并为每个字段设置字段名