发一下spark 2.4读取Parquet到df的源码，带注释

好的，以下是Spark 2.4版本读取Parquet到DataFrame的源码及注释：

def read(parquetFile: String): DataFrame = {
    // 获取SparkSession实例
    val sparkSession = SparkSession.builder().getOrCreate()
    // 读取Parquet文件，返回一个DataFrame
    sparkSession.read.parquet(parquetFile)
}

这段代码比较简短，主要分为两步：

1. 获取SparkSession实例；
2. 通过SparkSession的`read`方法读取Parquet文件，返回一个DataFrame。

其中，SparkSession是Spark 2.x中的入口点，用于创建DataFrame、Dataset以及执行SQL查询等操作。`read`方法可以读取多种格式的文件，包括Parquet、JSON、CSV等。在这里，我们传入一个Parquet文件路径，Spark会自动识别文件格式并读取。

需要注意的是，这段代码中没有对异常进行处理，实际使用时应当加上异常处理，以保证程序的稳定性。

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发一下spark 2.4 read方法的源码，带注释

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。

发一下spark 读取Parquet合并schema的源码，带注释

好的，以下是Spark读取Parquet并合并schema的源码，带注释：

// 首先创建一个SparkSession对象
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MergeParquetSchema")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

// 设置合并schema的函数
def mergeSchemas(schemaList: Seq[StructType]): StructType = {
  // 首先获取所有字段名
  val allFields = schemaList.flatMap(_.fields)
    .map(field => (field.name.toLowerCase, field)).toMap

  // 再根据字段名进行分组
  val groupedFields = allFields.groupBy(_._1).mapValues(_.values.toList)

  // 对每个字段进行合并，并返回新的StructType
  StructType(groupedFields.mapValues { fields =>
    // 判断是否有重复的字段名
    if (fields.length == 1) {
      fields.head.dataType
    } else {
      // 如果有重复的字段名，则进行类型合并
      val fieldTypes = fields.map(_.dataType).distinct
      if (fieldTypes.length == 1) {
        // 如果类型相同，则返回该类型
        fieldTypes.head
      } else {
        // 否则返回String类型
        StringType
      }
    }
  }.values.toList)
}

// 读取Parquet文件，并合并schema
val df = spark.read
  .option("mergeSchema", "true") // 开启合并schema选项
  .parquet("path/to/parquet/files")
  .select("*") // 选择所有列

// 输出schema
df.printSchema()

// 关闭SparkSession
spark.stop()

在上面的代码中，我们首先创建了一个`SparkSession`对象，然后定义了一个`mergeSchemas`函数，用于合并多个`StructType`类型的schema。在该函数中，我们首先获取所有字段名，并将它们按照字段名进行分组，然后对每个分组中的字段进行合并，最终返回一个新的`StructType`类型的schema。

接下来，我们使用`SparkSession`对象的`read`方法读取Parquet文件，并开启合并schema选项，然后使用`select("*")`方法选择所有列。最后，我们输出了数据集的schema，并关闭了`SparkSession`对象。