使用pyspark如何拒绝csv文件中的坏(格式错误)记录，并将这些被拒绝的记录保存到新文件中

使用pyspark拒绝CSV文件中的坏记录并将其保存到新文件的步骤如下：

导入必要的模块和库：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("BadRecords").getOrCreate()

读取CSV文件并创建DataFrame：

df = spark.read.csv("input.csv", header=True, inferSchema=True)

其中，"input.csv"是要处理的CSV文件的路径，header=True表示CSV文件包含标题行，inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。

定义一个函数来检查记录是否为坏记录：

def is_bad_record(row):
    # 在这里编写检查坏记录的逻辑
    # 如果记录是坏记录，返回True；否则返回False
    pass

在这个函数中，你可以编写适用于你的数据的逻辑来判断记录是否为坏记录。如果记录是坏记录，返回True；否则返回False。

使用上述函数过滤出坏记录：

bad_records = df.filter(is_bad_record(col("*")))

这将返回一个包含所有坏记录的DataFrame。

将坏记录保存到新文件中：

bad_records.write.csv("bad_records.csv", header=True)

其中，"bad_records.csv"是保存坏记录的新文件的路径，header=True表示保存的CSV文件包含标题行。

完整的代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

def is_bad_record(row):
    # 在这里编写检查坏记录的逻辑
    # 如果记录是坏记录，返回True；否则返回False
    pass

spark = SparkSession.builder.appName("BadRecords").getOrCreate()

df = spark.read.csv("input.csv", header=True, inferSchema=True)

bad_records = df.filter(is_bad_record(col("*")))

bad_records.write.csv("bad_records.csv", header=True)

请注意，上述代码中的is_bad_record函数需要根据具体的数据和坏记录的定义进行自定义实现。此外，你还可以根据需要使用其他Spark的功能和方法来进一步处理和分析数据。