在sparkshell里面读取csv

可以使用Spark的CSV数据源来读取CSV文件。以下是一个简单的例子：

val df = spark.read.format("csv")
              .option("header", "true")
              .option("inferSchema", "true")
              .load("path/to/csv/file.csv")

其中，`header`选项用于指示文件中是否包含标题行，`inferSchema`选项用于指示是否自动推断列的数据类型。`load`方法用于加载CSV文件。

你可以根据需要调整这些选项和方法的参数，以便正确读取你的CSV文件。

相关问题

spark shell 读取read 文件

你可以使用 Spark Shell 来读取文件。在 Spark Shell 中，你可以使用 `spark.read` 方法来读取文件。以下是一个示例：

// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read File")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 读取文本文件
val data = spark.read.text("path/to/file.txt")

在上面的示例中，我们使用 `spark.read.text` 方法来读取文本文件。你需要将 `path/to/file.txt` 替换为实际文件的路径。这将返回一个 DataFrame 对象，你可以进一步对其进行处理和分析。

如果你要读取其他类型的文件（如 CSV、JSON、Parquet 等），你可以使用相应的方法，例如 `spark.read.csv`、`spark.read.json` 等。

希望这个示例能帮助到你！如果有任何其他问题，请随时提问。

spark shell 读取hdfs方式 注册表

要在 Spark Shell 中读取 HDFS 并注册表，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 启动 Spark Shell：

$ spark-shell

2. 在 Spark Shell 中，使用 `spark.read` 读取 HDFS 中的数据。例如，如果你要读取名为 `data.csv` 的 CSV 文件，可以使用以下命令：

val data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://path/to/data.csv")

3. 将数据注册为 Spark SQL 表：

data.createOrReplaceTempView("my_table")

现在你可以在 Spark Shell 中执行 SQL 查询，并使用 `my_table` 来引用你刚刚注册的表。例如：

spark.sql("SELECT * FROM my_table WHERE column1 = 'value'")

这将返回符合条件的所有行。