Spark1.x和2.x如何读取和写入csv文件

看很多资料，很少有讲怎么去操作读写csv文件的，我也查了一些。很多博客都是很老的方法，还有好多转来转去的，复制粘贴都不能看。下面我在这里归纳一下，以免以后用到时再费时间去查.前端实现文件下载和拖拽上传

通过sc.textFile



val input = sc.textFile("test.csv")

val result = input.map { line =&gt;

    val reader = new CSVReader(new StringReader(line));

    reader.readNext()

}

// 创建了RDD

确实这样操作可以读取，但是根据csv文件的格式能够发现不方便后续操作，官方也建议通过Spark SQL来操作读写csv

怎么写？顺便提一句吧rdd.toDF.write.csv(...)，要引入隐式操作import spark.implicits._

通过SparkSQL读取csv文件

在 spark 1.x 中，读写csv使用了第三方库 spark-csv，由 databricks 提供。但在 spark 2.0中，将 csv 作为一个内置的源代码。这个决定主要是由于 csv 是企业中使用的主要数据格式之一。因此迁移到 spark 2.0时，需要将代码移动到使用构建在 csv 源代码中的代码，而不是使用第三方代码

1.x版本Spark SQL内置支持三种格式数据源：parquet（默认）、json、jdbc，所以读取csv文件需要依赖com.databricks.spark.csv



// spark是SparkSession对象

val df = spark.read

        .format("com.databricks.spark.csv")

        .option("header", "true") //reading the headers

        .option("mode", "DROPMALFORMED")

        .load("csv/file/path"); //.csv("csv/file/path") //spark 2.0 api

df.show()

2.x后也内置了csv的解析器，也可以简单滴使用csv()，

val df=spark.read.format("csv").option("header", "true").option("mode", "DROPMALFORMED").csv("csv/file/path")



val spark = SparkSession.builder().appName("fileRead").getOrCreate()

        import spark.implicits._

        val data1 = spark.read

            //          推断数据类型

            .option("inferSchema", "true")

            //		   可设置分隔符，默认，

            //.option("delimiter",",")

            //          设置空值

            .option("nullValue", "?")

            //          表示有表头，若没有则为false

            .option("header", true)

            //          文件路径

            .csv("test.csv")

        //          打印数据格式

        data1.printSchema()

        //      显示数据,false参数为不要把数据截断

        data1.show(false)

通过SparkSQL写csv



//1.x

data.write.format("com.databricks.spark.csv")

	.option("header", "false")//在csv第一行有属性”true”，没有就是”false”

	.option("delimiter",",")//默认以”,”分割

	.save(outpath/test.csv)

//2.x

data.write

    .option("header", "true")

    .csv("outpath/test.csv")

貌似确定是否有头部那块写true或者字符串"true"都可以

可以参考 stackmirror 上这两个讨论：

发现有些网站真的是恶心，转我文章还不标准出处

来源：https://blog.csdn.net/lzw2016/article/details/85562172