我正在尝试读取CSV文件,以便可以使用Spark SQL查询它. CSV如下所示:
16;10;9/6/2018
CSV文件不包含标题,但是我们知道第一列是部门代码,第二列是建筑代码,第三列是格式为m / d / YYYY的日期.
我编写了以下代码以使用自定义架构加载CSV文件:
StructType sch = DataTypes.createStructType(new StructField[] {
DataTypes.createStructField("department", DataTypes.IntegerType, true),
DataTypes.createStructField("building", DataTypes.IntegerType, false),
DataTypes.createStructField("date", DataTypes.DateType, true),
});
Dataset<Row> csvLoad = sparkSession.read().format("csv")
.option("delimiter", ";")
.schema(sch)
.option("header","false")
.load(somefilePath);
csvLoad.show(2);
当我使用csvLoad.show(2)时,仅显示以下输出:
|department|building|date|
+----------+---------+---+
|null |null |null |
|null |null |null |
谁能告诉我代码中有什么问题吗?我正在使用spark 2.4版本.
最佳答案
问题在于您的日期字段,因为它具有自定义格式,因此您需要将格式指定为选项:
Dataset<Row> csvLoad = sparkSession.read().format("csv")
.option("delimiter", ";")
.schema(sch)
.option("header","false")
.option("dateFormat", "m/d/YYYY")
.load(somefilePath);
这将导致输出:
+----------+--------+----------+
|department|building| date|
+----------+--------+----------+
| 16| 10|2018-01-06|
+----------+--------+----------+
来源:CSDN
作者:諼
链接:https://blog.csdn.net/weixin_44109689/article/details/103934261