为什么我读的csv是空的 dataframe = self.spark.read.format("csv").option("header","true") \ .option("delimiter", ",") \ .option("multiLine", "true") \ .load("s3://novartisrs3acndevcnbjf1prelanding001/pre_landing/tmp/liangyum/bigfile/20230102_Verify.csv") dataframe.show() print(dataframe)

在读取CSV文件时，出现空的DataFrame可能是因为以下原因之一：

1. 文件路径错误：请确保文件路径`s3://novartisrs3acndevcnbjf1prelanding001/pre_landing/tmp/liangyum/bigfile/20230102_Verify.csv`是正确的，并且你有访问该路径的权限。

2. 文件格式错误：请确保CSV文件的格式是正确的，包括逗号分隔符、正确的列头等。你可以尝试手动打开文件，查看其内容是否符合预期。

3. 文件为空：确保CSV文件中确实有数据，并且数据不是完全空白或缺失的。

你可以尝试添加一些调试语句，以便更好地理解问题所在。例如，你可以输出文件路径、查看文件是否存在、尝试读取其他CSV文件等。这样可以帮助你排除一些潜在的问题。

另外，请确保你的Spark环境和配置正确，以便正确读取和处理CSV文件。

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df = self.spark.createDataFrame([], self.table_schema) try: df = self.spark.read.format("csv").option("header", self.config.header) \ .option("delimiter", self.config.delimiter) \ .option("multiLine", self.config.multiLine) \ .option('infer_schema', self.config.infer_schema) \ .option('escape', '"') \ .load(self.config.source_file_path) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.warning(f'source file not found. will run with empty dataframe.') else: self.logger.exception(e) self.source_df_count = df.count() self.logger.info(f'success extract {self.source_df_count} records') return df

这段代码是一个ETL作业中的数据提取过程，它做了以下几个步骤：

1. 创建一个空的DataFrame对象，使用SparkSession的createDataFrame方法实现，这个空的DataFrame对象将会在出现异常的情况下返回。
2. 使用Spark的read方法读取源文件，这里的源文件是一个CSV文件，read方法可以读取多种不同格式的数据源。
3. 在读取CSV文件时，使用了多个选项来指定文件的特性，例如文件的分隔符、是否包含标题行、是否需要推断架构等等。
4. 如果读取过程中发生了分析异常（AnalysisException），会根据异常的描述来判断是否是文件不存在的问题，如果是文件不存在，则会记录一个警告信息，否则会将异常记录下来。
5. 统计提取出来的DataFrame中的记录总数，并记录日志。
6. 最后返回提取出来的DataFrame对象。

总体而言，这段代码是一个通用的数据提取过程，可以用于读取各种格式的数据源，并且可以根据需要进行自定义和修改。

var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv" val spark = SparkSession.builder() .appName("to_dataframe") .master("local") .getOrCreate() def main(args: Array[String]): Unit = { var df: DataFrame = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(datapath)我这个成功连接hbase了吗

不好意思，您的代码片段并没有包含将数据写入HBase的代码，所以我无法确定您是否成功连接了HBase。如果您希望将数据写入HBase，您需要使用HBase Connector for Spark并编写相应的代码将DataFrame中的数据写入HBase表。请参考我之前提供的代码示例，以了解如何使用HBase Connector for Spark将数据写入HBase。如果您已经编写了将数据写入HBase的代码，则可以在代码中检查是否存在任何错误或异常来确定是否成功连接了HBase。