Pyspark读取csv文件

#_*_coding:utf-8_*_

# spark读取csv文件

#指定schema：
schema = StructType([
        # true代表不为null
        StructField("column_1", StringType(), True), # nullable=True, this field can not be null
        StructField("column_2", StringType(), True),
        StructField("column_3", StringType(), True),
        ]
    )
#方法一
df = spark.read.csv(r"hdfs://my_master:8020/user/root/data_spark.csv", encoding='gbk', header=True, inferSchema=True) # header表示数据的第一行是否为列名，inferSchema表示自动推断schema,此时未指定schema
或者：
df = spark.read.csv(r"hdfs://my_master:8020/user/root/data_spark.csv", encoding='gbk', header=True, schema=schema)#使用指定的schema

#方法二
df = spark.read.format("csv").option("header",True).option("encoding", "gbk").load(r"hdfs://my_master:8020/user/root/data_spark.csv")
或者：
df = spark.read.format("csv").option("encoding","gbk").option("header",True).load(r"hdfs://tmaster:8020/user/root/data_spark.csv", schema=schema)

# 写csv，例如追加数据格式为：
df.write.mode('append').option().option().format().save()

#注意：以上数据建立在csv的第一行是列名的情况下，不是列名时，应该去掉header属性

参考：

https://blog.csdn.net/zpf336/article/details/90760384

https://blog.csdn.net/wc781708249/article/details/78251701