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方法一：用pandas輔助
from pyspark import sparkcontext
from pyspark.sql import sqlcontext
import pandas as pd
sc = sparkcontext()
sqlcontext=sqlcontext(sc)
df=pd.read_csv(r』game-clicks.csv』)
sdf=sqlc.createdataframe(df)
檔案不大的情況下可以
方法二：純spark
from pyspark import sparkcontext
from pyspark.sql import sqlcontext
sc = sparkcontext()
sqlcontext = sqlcontext(sc)
sqlcontext.read.format(『com.databricks.spark.csv』).options(header=』true』, inferschema=』true』).load(『game-clicks.csv』)
需要com.databricks.spark.csv環境
方法三：pyspark.sql import sparksession（spark 2.x）
檢查csv檔案是否標準
filepath = 「main_amount.csv」
main_amount = sc.textfile(filepath)
print(main_amount.count())
header = main_amount.first()
main_amount_data = main_amount.filter(lambda lines: lines != header)
header_columns = header.split(『,』)
main_amount_data = main_amount_data.map(lambda line: line.split(『,』))
print(len(header_columns)) 輸出12列
//print(main_amount_data.take(2))
fields_len = main_amount_data.map(lambda fields: len(fields)).countbyvalue()
print(fields_len)
輸出：發現列數不一致,並且部分資料行超過header_columns。
1、用pandas讀將不會自動分割『，』
2、com.databricks.spark.csv和sparksession下read.csv會報錯
pyspark讀取csv文字儲存至MySQL案例
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讀取 CSV 檔案
csv檔案 即 csv comma separate values 用逗號分隔值,可以用excel開啟檢視 由於是純文字,任何編輯器都快可以開啟檢視.與excel不同的是,在csv檔案中 1.值沒有型別,所有值都是字串 2.不能指定字型顏色等樣式 3.不能指定單元格的寬高,不能合併單元格 4.沒有多...
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