发一下spark 2.4 read方法的源码,带注释

时间: 2024-02-01 12:14:56 浏览: 20
好的,以下是Spark 2.4版本中`read`方法的源码注释: ``` /** * Interface used to load a DataFrame from external storage systems (e.g. file systems, * key-value stores, etc). Use `SparkSession.read` to access this. * * @since 1.4.0 */ class DataFrameReader private[spark](@transient val sparkSession: SparkSession) extends ResolvableFunctions { // 省略部分代码 /** * Loads input in as a `DataFrame`, for data sources that support multiple paths. * Only works if the source is a HadoopFsRelationProvider. * * @since 2.4.0 */ @scala.annotation.varargs def load(paths: String*): DataFrame = { val df = format("text").load(paths: _*) // 如果没有指定格式,默认使用"text"格式 df.schema.fields.headOption match { case Some(f) if f.dataType == StringType => df.selectExpr("value as text") case _ => df } } // 省略部分代码 /** * Loads input in as a `DataFrame`, for data sources that support a single path as input. * 指定输入路径,加载为DataFrame,如果没有指定格式,默认使用"text"格式 * @since 1.4.0 */ def load(path: String): DataFrame = { val df = format("text").load(path) df.schema.fields.headOption match { case Some(f) if f.dataType == StringType => df.selectExpr("value as text") case _ => df } } // 省略部分代码 /** * Specifies the input data source format. * 指定输入数据源的格式,支持的格式包括:text、csv、json、jdbc、parquet等 * * @since 1.4.0 */ def format(source: String): DataFrameReader = { this.source = source this } // 省略部分代码 /** * Loads input in as a `DataFrame`, for data sources that require a path to be specified. * Most common use case will probably be to read in data from a directory, e.g.: * {{{ * spark.read.format("parquet").load("/path/to/directory") * }}} * * @since 1.4.0 */ @scala.annotation.varargs def load(paths: Seq[String]): DataFrame = { val df = format("text").load(paths: _*) df.schema.fields.headOption match { case Some(f) if f.dataType == StringType => df.selectExpr("value as text") case _ => df } } // 省略部分代码 } ``` 注意:以上代码并不是完整的类定义,只是其中与`read`方法相关的部分。

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