SPARK读取csv

在Spark中，可以使用`spark-csv`库来读取CSV文件。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Read CSV") \
    .getOrCreate()

# 读取CSV文件
df = spark.read \
    .format("csv") \
    .option("header", "true") \
    .option("inferSchema", "true") \
    .load("path/to/csv/file.csv")

# 显示数据
df.show()

# 关闭SparkSession
spark.stop()

在这个示例中，我们首先创建了一个`SparkSession`对象，然后使用`spark.read.format("csv")`来指定读取CSV文件的格式。我们还使用`.option("header", "true")`来指定CSV文件是否包含标题行，并使用`.option("inferSchema", "true")`来自动推断列的数据类型。最后，使用`.load("path/to/csv/file.csv")`来加载CSV文件。

请注意，你需要将`"path/to/csv/file.csv"`替换为实际的CSV文件路径。

相关问题

spark读取csv

以下是使用Apache Spark读取CSV文件的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV").getOrCreate()
# 读取CSV文件
df = spark.read.csv("path/to/sales.csv", header=True, inferSchema=True)

# 显示DataFrame中的数据
df.show()

在上面的代码中，我们首先创建了一个SparkSession对象，然后使用`spark.read.csv()`方法读取CSV文件。`header=True`表示第一行是列名，`inferSchema=True`表示自动推断列的数据类型。最后，我们使用`df.show()`方法显示DataFrame中的数据。

spark读取csv文件

在 Spark 中读取 CSV 文件可以使用 Spark SQL 的 CSV 数据源。以下是一些基本步骤：

1. 导入必要的包：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *

2. 创建 SparkSession：

spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV").getOrCreate()

3. 使用 `read` 方法读取 CSV 文件：

df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)

其中，`header=True` 表示第一行是列名，`inferSchema=True` 表示自动推断列的数据类型。

4. 查看数据：

df.show()

如果需要指定列的数据类型，可以使用 `StructType`：

schema = StructType([
    StructField("id", IntegerType(), True),
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", IntegerType(), True)
])
df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, schema=schema)

这样就可以将 `id` 列设置为整型，`name` 列设置为字符串型，`age` 列设置为整型。