scala spark读多个列数不同的多个csv文件

你好！对于你的问题，可以使用 Spark 的 DataFrameReader 和 CSV 数据源来读取列数不同的多个 CSV 文件。具体步骤如下：

1. 创建一个 SparkSession 对象：

val spark = SparkSession.builder()
            .appName("Read CSV files with different schema")
            .config("spark.master", "local")
            .getOrCreate()

2. 使用 DataFrameReader 对象加载 CSV 文件：

val reader = spark.read.format("csv")
            .option("header", "true")
            .option("inferSchema", "true")

其中，"header" 选项指定是否包含表头，"inferSchema" 选项指定是否自动推断列类型。

3. 针对每个 CSV 文件，使用不同的选项加载数据：

val file1 = reader.option("path", "file1.csv").load()
val file2 = reader.option("path", "file2.csv").option("columns", "col1, col2").load()
val file3 = reader.option("path", "file3.csv").option("columns", "colA, colB, colC").load()

其中，"path" 选项指定文件路径，"columns" 选项指定需要读取的列名。

注意，如果 CSV 文件中存在非 ASCII 字符，需要添加字符编码选项：

val file4 = reader.option("path", "file4.csv").option("charset", "UTF-8").load()

Hope it helps!