我使用Spark 2.3.0。
作为Apache Spark的项目,我正在使用这个数据集来处理。尝试使用 Spark 读取 csv 时,Spark 数据帧中的行与 csv 文件中的正确行(请参阅此处的示例 csv)文件不对应。代码如下所示:
answer_df = sparkSession.read.csv('./stacksample/Answers_sample.csv', header=True, inferSchema=True, multiLine=True);
answer_df.show(2)
输出
+--------------------+-------------+--------------------+--------+-----+--------------------+
| Id| OwnerUserId| CreationDate|ParentId|Score| Body|
+--------------------+-------------+--------------------+--------+-----+--------------------+
| 92| 61|2008-08-01T14:45:37Z| 90| 13|"<p><a href=""htt...|
|<p>A very good re...| though.</p>"| null| null| null| null|
+--------------------+-------------+--------------------+--------+-----+--------------------+
only showing top 2 rows
然而 当我使用熊猫时,它就像一个魅力。
df = pd.read_csv('./stacksample/Answers_sample.csv')
df.head(3)
输出
Index Id OwnerUserId CreationDate ParentId Score Body
0 92 61 2008-08-01T14:45:37Z 90 13 <p><a href="http://svnbook.red-bean.com/">Vers...
1 124 26 2008-08-01T16:09:47Z 80 12 <p>I wound up using this. It is a kind of a ha...
我的观察:Apache spark 将 csv 文件中的每一行都视为数据帧的记录(这是合理的),但另一方面,熊猫智能地(不确定基于哪些参数)计算出记录的实际结束位置。
我想知道的问题,如何指示 Spark 正确加载数据帧。
要加载的数据如下,以92
开头的行和124
是两条记录。
Id,OwnerUserId,CreationDate,ParentId,Score,Body
92,61,2008-08-01T14:45:37Z,90,13,"<p><a href=""http://svnbook.red-bean.com/"">Version Control with Subversion</a></p>
<p>A very good resource for source control in general. Not really TortoiseSVN specific, though.</p>"
124,26,2008-08-01T16:09:47Z,80,12,"<p>I wound up using this. It is a kind of a hack, but it actually works pretty well. The only thing is you have to be very careful with your semicolons. : D</p>
<pre><code>var strSql:String = stream.readUTFBytes(stream.bytesAvailable);
var i:Number = 0;
var strSqlSplit:Array = strSql.split("";"");
for (i = 0; i < strSqlSplit.length; i++){
NonQuery(strSqlSplit[i].toString());
}
</code></pre>
"
我认为您应该使用option("escape", """)
,因为似乎"
被用作所谓的引号转义字符。
val q = spark.read
.option("multiLine", true)
.option("header", true)
.option("escape", """)
.csv("input.csv")
scala> q.show
+---+-----------+--------------------+--------+-----+--------------------+
| Id|OwnerUserId| CreationDate|ParentId|Score| Body|
+---+-----------+--------------------+--------+-----+--------------------+
| 92| 61|2008-08-01T14:45:37Z| 90| 13|<p><a href="http:...|
|124| 26|2008-08-01T16:09:47Z| 80| 12|<p>I wound up usi...|
+---+-----------+--------------------+--------+-----+--------------------+
经过几个小时的挣扎,我找到了解决方案。
分析:Stackoverflow
提供的数据转储quote(")
被另一个quote(")
转义。而且由于 spark 使用slash()
作为转义字符的默认值,我没有传递该值,因此它最终会给出无意义的输出。
更新的代码
answer_df = sparkSession.read.
csv('./stacksample/Answers_sample.csv',
inferSchema=True, header=True, multiLine=True, escape='"');
answer_df.show(2)
请注意在csv()
中使用escape
参数。
输出
+---+-----------+-------------------+--------+-----+--------------------+
| Id|OwnerUserId| CreationDate|ParentId|Score| Body|
+---+-----------+-------------------+--------+-----+--------------------+
| 92| 61|2008-08-01 20:15:37| 90| 13|<p><a href="http:...|
|124| 26|2008-08-01 21:39:47| 80| 12|<p>I wound up usi...|
+---+-----------+-------------------+--------+-----+--------------------+
希望它能帮助其他人并为他们节省一些时间。