spark上传csv文件

你可以使用Spark的API来读取CSV文件并将其加载到Spark DataFrame中。以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object CsvReader {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("CsvReader")
      .master("local[*]") // 这里使用本地模式，也可以使用其他模式
      .getOrCreate()

    val csvFilePath = "/path/to/csv/file.csv"

    val df = spark.read
      .format("csv")
      .option("header", "true") // 是否包含表头
      .option("inferSchema", "true") // 是否自动推断数据类型
      .load(csvFilePath)

    df.show()
  }
}

在这个示例代码中，我们使用`SparkSession`来创建一个Spark应用程序。然后，我们指定了CSV文件的路径`csvFilePath`。接下来，我们使用`spark.read`来读取CSV文件，并指定使用`csv`格式。我们还可以使用`option`方法来设置读取CSV文件的选项，例如是否包含表头以及是否自动推断数据类型。最后，我们将读取到的数据加载到Spark DataFrame中，并使用`show`方法来显示DataFrame的内容。

你可以将上述示例代码保存到一个文件中，例如`CsvReader.scala`，然后使用`sbt`或者`maven`等构建工具来编译和运行应用程序。记得将`/path/to/csv/file.csv`替换为你实际的CSV文件路径。