scala用spark读取csv文件并读取条数

您好！关于您的问题，可以使用以下代码使用Spark和Scala读取CSV文件并计算行数：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object ReadCSVFile {
  def main(args: Array[String]) {
    val spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV File").getOrCreate()

    val csvFile = "path/to/your/csv/file.csv"

    val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load(csvFile)

    val count = df.count()

    println(s"Number of rows in CSV file '$csvFile' : $count")
    
    spark.stop()
  }
}

请将"path/to/your/csv/file.csv"替换为您的CSV文件的路径。这段Scala代码将使用SparkSession对象创建一个SparkSession实例，然后从CSV文件中读取数据帧，使用“csv”格式并指定首行为标题。然后计算帧中的行数并打印输出行数。

希望这可以帮助您解决问题。如果您有其他问题，请随时提出！

相关问题

如何使用Spark读取CSV文件？

使用Spark读取CSV文件需要用到Spark SQL的CSV数据源，具体步骤如下：

1. 导入Spark SQL的CSV数据源依赖

libraryDependencies += "com.databricks" % "spark-csv_2.11" % "1.5.0"

2. 使用SparkSession创建DataFrameReader，并设置CSV相关的选项，如分隔符、是否包含表头等

val spark = SparkSession.builder().appName("Read CSV File").master("local[*]").getOrCreate()

val df = spark.read
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .option("delimiter", ",")
  .csv("path/to/csv/file")

3. 使用DataFrame的API对数据进行处理和分析

df.show()

scala spark读取大文件csv太慢以及优化方案。

Scala Spark读取大文件CSV太慢的原因可能是因为CSV文件过大，读取速度受限于磁盘IO和网络IO等因素。为了优化读取速度，可以采用以下方案：

1. 增加分区数：通过增加分区数，可以提高并行度，从而加快读取速度。

2. 使用DataFrame API：使用DataFrame API可以提高读取速度，因为它可以自动推断数据类型，从而避免了类型转换的开销。

3. 使用二进制格式：如果数据不需要经常修改，可以将CSV文件转换为二进制格式，如Parquet或ORC，这样可以提高读取速度。

4. 压缩文件：可以使用压缩算法，如Gzip或Snappy，来压缩CSV文件，从而减少磁盘IO和网络IO的开销，提高读取速度。

5. 使用分布式文件系统：如果CSV文件过大，可以将其存储在分布式文件系统中，如HDFS或S3，这样可以提高读取速度和并行度。

6. 使用缓存：如果数据需要经常读取，可以将其缓存到内存中，这样可以避免重复读取，提高读取速度。

总之，优化Scala Spark读取大文件CSV的速度需要综合考虑多个因素，如分区数、数据格式、压缩算法、存储方式等。