在spark 1.6中将csv读取为数据帧

在Spark 1.6中，可以使用Spark SQL模块将CSV文件读取为数据帧（DataFrame）。DataFrame是一种分布式的数据集合，类似于关系型数据库中的表，可以进行类似于SQL的查询和操作。

要将CSV文件读取为数据帧，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的Spark SQL模块：import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType, IntegerType}
2. 创建SparkContext和SQLContext：val sparkConf = new SparkConf().setAppName("CSV to DataFrame") val sc = new SparkContext(sparkConf) val sqlContext = new SQLContext(sc)
3. 定义CSV文件的模式（Schema）：val schema = StructType(Array( StructField("name", StringType, true), StructField("age", IntegerType, true), StructField("city", StringType, true) ))这里的模式定义了CSV文件中每列的名称和数据类型。
4. 读取CSV文件为数据帧：val csvDataFrame = sqlContext.read .format("com.databricks.spark.csv") .option("header", "true") // 如果CSV文件包含标题行，则设置为true .schema(schema) // 指定模式 .load("path/to/csv/file.csv")这里使用了com.databricks.spark.csv格式读取器，并指定了文件路径。
5. 对数据帧进行操作和查询：csvDataFrame.show() // 显示数据帧的内容 csvDataFrame.printSchema() // 打印数据帧的模式 csvDataFrame.select("name").show() // 查询名为"name"的列

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请注意，以上答案仅适用于Spark 1.6版本，对于其他版本的Spark可能会有所不同。