hadoop中使用Apache Commons CSV

在Hadoop环境中，Apache Commons CSV是一个流行的库，用于处理CSV (Comma-Separated Values) 文件格式。当你需要读取、写入或解析CSV数据，尤其是在MapReduce或Spark等大数据处理框架中，Commons CSV可以帮助简化这个过程。

它提供了一种方便的方式来分割行和列，支持Unicode字符，并允许设置自定义分隔符、引用符以及文本编码。使用Hadoop时，你可以通过以下步骤集成 Commons CSV：

1. **添加依赖**：如果你的项目使用Maven，可以在pom.xml文件中添加Apache Commons CSV的依赖，例如：

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-csv</artifactId>
    <version>1.8</version> <!-- 更新至最新稳定版本 -->
</dependency>

2. **读取CSV文件**：在MapReduce Job或者Spark作业中，可以创建`CSVRecordReader`或`CSVFormat`实例来读取CSV文件：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

// ...

Configuration conf = new Configuration();
conf.set("csv.delimiter", ","); // 设置字段分隔符

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(inputPath));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath));

// 使用CSVRecordReader
Text key = new Text(); // 键
Text value = new Text(); // 值
CSVRecordReader reader = new CSVRecordReader(new CSVParser(conf, CSVFormat.DEFAULT.withFirstRecordAsHeader()));
reader.initialize();

// 读取并处理每一行...

3. **写入CSV文件**：使用`CSVPrinter`可以将数据写入到CSV文件：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;

// ...

Configuration conf = ...; // 初始化配置
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

CSVPrinter printer = new CSVPrinter(fs.create(new Path(outputFilePath), true), CSVFormat.DEFAULT);
printer.printRecord(record1, record2, ...); // 打印一行记录
IOUtils.closeQuietly(printer);