阅读量:3
Spark SQL----CSV文件
Spark SQL提供了spark.read().csv(“file_name”)将CSV格式的文件或文件目录读入Spark DataFrame，提供了dataframe.write().csv(“path”)将CSV文件写入。函数 option()可用于自定义读或写的行为，例如控制header、分隔符、字符集等的行为。
# spark is from the previous example sc = spark.sparkContext # A CSV dataset is pointed to by path. # The path can be either a single CSV file or a directory of CSV files path = "examples/src/main/resources/people.csv" df = spark.read.csv(path) df.show() # +------------------+ # | _c0| # +------------------+ # | name;age;job| # |Jorge;30;Developer| # | Bob;32;Developer| # +------------------+ # Read a csv with delimiter, the default delimiter is "," df2 = spark.read.option("delimiter", ";").csv(path) df2.show() # +-----+---+---------+ # | _c0|_c1| _c2| # +-----+---+---------+ # | name|age| job| # |Jorge| 30|Developer| # | Bob| 32|Developer| # +-----+---+---------+ # Read a csv with delimiter and a header df3 = spark.read.option("delimiter", ";").option("header", True).csv(path) df3.show() # +-----+---+---------+ # | name|age| job| # +-----+---+---------+ # |Jorge| 30|Developer| # | Bob| 32|Developer| # +-----+---+---------+ # You can also use options() to use multiple options df4 = spark.read.options(delimiter=";", header=True).csv(path) # "output" is a folder which contains multiple csv files and a _SUCCESS file. df3.write.csv("output") # Read all files in a folder, please make sure only CSV files should present in the folder. folderPath = "examples/src/main/resources" df5 = spark.read.csv(folderPath) df5.show() # Wrong schema because non-CSV files are read # +-----------+ # | _c0| # +-----------+ # |238val_238| # | 86val_86| # |311val_311| # | 27val_27| # |165val_165| # +-----------+ 在Spark repo中的“examples/src/main/python/sql/datasource.py”中找到完整的示例代码。
数据源选项
CSV的数据源选项可以通过以下方式设置：
- 以下类的.option/.options方法
- DataFrameReader
- DataFrameWriter
- DataStreamReader
- DataStreamWriter
- 下面的内置函数
- from_csv
- to_csv
- schema_of_csv
- CREATE TABLE USING DATA_SOURCE处的OPTIONS子句
| Property Name | Default | Meaning | Scope |
|---|---|---|---|
| sep | , | 为每个字段和值设置分隔符。此分隔符可以是一个或多个字符。 | read/write |
| encoding | UTF-8 | 对于读取，按给定的编码类型对CSV文件进行解码。对于写入，指定已保存CSV文件的编码（字符集）。CSV内置函数忽略此选项。 | read/write |
| quote | " | 设置用于转义带引号的值的单个字符，其中分隔符可以是值的一部分。在读取时，如果你想关闭引号，你需要设置一个空字符串，而不是null。在写入时，如果设置了空字符串，则使用u0000（null字符）。 | read/write |
| quoteAll | false | 一个flag，指示是否所有值都应始终用引号括起来。默认是仅转义包含引号字符的值。 | write |
| escape | \ | 在已引用的值中设置用于转义引号的单个字符。 | read/write |
| escapeQuotes | true | 一个flag，指示是否应始终将包含引号的值括在引号中。默认情况是转义所有包含引号字符的值。 | write |
| comment | 设置单个字符，用于跳过以该字符开头的行。缺省情况下，禁用该功能。 | read | |
| header | false | 对于读取，使用第一行作为列的名称。对于写入，将列的名称作为第一行写入。注意，如果给定的路径是字符串的RDD，这个header选项将删除所有与header相同的行。CSV内置函数忽略此选项。 | read/write |
| inferSchema | false | 从数据自动推断输入schema。它需要对数据进行一次额外的传递。CSV内置函数忽略此选项。 | read |
| preferDate | true | 在schema推断（inferSchema）过程中，如果值满足dateFormat选项或默认日期格式，则尝试将包含日期的字符串列推断为Date。对于包含日期和时间戳的混合列，如果未指定时间戳格式，尝试将其推断为TimestampType，否则将其推断成StringType。 | read |
| enforceSchema | true | 如果设置为true，则指定或推断的schema将被强制应用于数据源文件，并且CSV文件中的headers将被忽略。如果该选项设置为false，则在header选项设置为true的情况下，将根据CSV文件中的所有headers验证schema。schema中的字段名和CSV header中的列名根据其位置进行检查，并考虑spark.sql.caseSensitive。尽管默认值为true，但建议禁用enforceSchema选项以避免出现错误的结果。CSV内置函数忽略此选项。 | read |
| ignoreLeadingWhiteSpace | false (用于读取), true (用于写入) | 一个flag，指示是否应该跳过正在读/写的值的前导空白。 | read/write |
| ignoreTrailingWhiteSpace | false (用于读取), true (用于写入) | 一个flag，指示是否应该跳过正在读/写的值后面的空白。 | read/write |
| nullValue | 设置null值的字符串表示形式。自2.0.1版本起，此nullValue参数适用于所有支持的类型，包括字符串类型。 | read/write | |
| nanValue | NaN | 设置非数字值的字符串表示形式。 | read |
| positiveInf | Inf | 设置正无穷大值的字符串表示形式。 | read |
| negativeInf | -Inf | 设置负无穷大值的字符串表示形式。 | read |
| dateFormat | yyyy-MM-dd | 设置指示日期格式的字符串。自定义日期格式遵循Datetime Patterns中的格式。这适用于日期类型。 | read/write |
| timestampFormat | yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ss[.SSS][XXX] | 设置指示时间戳格式的字符串。自定义日期格式遵循Datetime Patterns中的格式。这适用于时间戳类型。 | read/write |
| timestampNTZFormat | yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ss[.SSS] | 设置表示时间戳的字符串，不带时区格式。自定义日期格式遵循Datetime Patterns中的格式。这适用于没有时区类型的时间戳，请注意，在写入或读取此数据类型时不支持区域偏移和时区组件。 | read/write |
| enableDateTimeParsingFallback | 如果时间解析器策略具有遗留设置，或者没有提供自定义日期或时间戳pattern，则启用。 | 如果值与设置的patterns不匹配，则允许回退到向后兼容的（Spark 1.x和2.0）行为，来解析日期和时间戳。 | read |
| maxColumns | 20480 | 定义一条记录可以包含的列数的硬限制。 | read |
| maxCharsPerColumn | -1 | 定义要读取的任何给定值所允许的最大字符数。默认值为-1，表示不限制长度 | read |
| mode | PERMISSIVE | 允许在解析期间处理损坏记录的模式。它支持以下不区分大小写的模式。注意，Spark尝试在列修剪（column pruning）下解析CSV中只需要的列。因此，损坏的记录可以根据所需的字段集而有所不同。此行为可以通过spark.sql.csv.parser.columnPruning.enabled(默认为启用)来控制。 ● PERMISSIVE: 当遇到损坏的记录时，将格式错误的字符串放入由columnNameOfCorruptRecord配置的字段中，并将格式错误字段设置为null。若要保留损坏的记录，用户可以在用户定义的schema中设置名为columnNameOfCorruptRecord的字符串类型字段。如果schema没有该字段，则会在解析过程中删除损坏的记录。令牌少于/多于schema的记录不是CSV的损坏记录。当遇到令牌少于schema长度的记录时，将null设置为额外字段。当记录的标记数超过schema的长度时，它会丢弃额外的标记。● DROPMALFORMED: 忽略所有损坏的记录。CSV内置函数不支持此模式。● FAILFAST: 当遇到损坏的记录时引发异常。 | read |
| columnNameOfCorruptRecord | (spark.sql.columnNameOfCorruptRecord配置的值) | 允许重命名由PERMISSIVE模式创建的字符串格式不正确的新字段。这将覆盖spark.sql.columnNameOfCorruptRecord。 | read |
| multiLine | false | 每个文件解析一条记录，它可能跨越多行。CSV内置函数忽略此选项。 | read |
| charToEscapeQuoteEscaping | escape or \0 | 设置用于转义引号字符的转义的单个字符。当转义符和引号不同时，默认值为转义符，否则为\0。 | read/write |
| samplingRatio | 1.0 | 定义用于schema推断的行数。CSV内置函数忽略此选项。 | read |
| emptyValue | (用于读取), “” (用于写入) | 设置空值的字符串表示形式。 | read/write |
| locale | en-US | 将locale设置为IETF BCP 47格式的语言标记。例如，这在解析日期和时间戳时使用。 | read |
| lineSep | \r, \r\n and \n (for reading), \n (for writing) | 定义应用于解析/写入的行分隔符。最大长度为1个字符。CSV内置函数忽略此选项。 | read/write |
| unescapedQuoteHandling | STOP_AT_DELIMITER | 定义CsvParser将如何处理带有无转义引号的值。 ● STOP_AT_CLOSING_QUOTE:如果在输入中发现未转义的引号，则累加引号字符并将值作为引号值继续解析，直到找到结束引号。 ● BACK_TO_DELIMITER: 如果在输入中发现未转义的引号，则将该值视为未引号值。这将使解析器累积当前解析值的所有字符，直到找到分隔符。如果值中没有找到分隔符，解析器将继续从输入中积累字符，直到找到分隔符或行结束符。 ● STOP_AT_DELIMITER: 如果在输入中发现未转义的引号，则将该值视为未引号值。这将使解析器累积所有字符，直到在输入中找到分隔符或行结束符。 ● SKIP_VALUE: 如果在输入中找到未转义的引号，将跳过为给定值解析的内容，并生成nullValue中设置的值。 ● RAISE_ERROR:如果在输入中发现未转义的引号，将抛出TextParsingException。 | read |
| compression | (none) | 保存到文件时使用的压缩编解码器。这可以是已知的不区分大小写的缩写名之一(none、bzip2、gzip、lz4、snappy和deflate)。CSV内置函数忽略此选项。 | write |
