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如何在spark sql中从不同路径读取多个csv文件

在Spark SQL中,可以通过以下步骤从不同路径读取多个CSV文件:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read Multiple CSV Files")
  .getOrCreate()
  1. 定义CSV文件的路径列表:
代码语言:txt
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val csvPaths = List("/path/to/file1.csv", "/path/to/file2.csv", "/path/to/file3.csv")
  1. 使用SparkSession的read方法读取CSV文件:
代码语言:txt
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val df = spark.read
  .option("header", "true")  // 如果CSV文件有标题行,则设置为true
  .option("inferSchema", "true")  // 自动推断列的数据类型
  .csv(csvPaths: _*)  // 使用变长参数将路径列表传递给csv方法
  1. 对数据进行处理和分析:
代码语言:txt
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df.show()  // 显示数据集的内容
df.printSchema()  // 打印数据集的结构

// 进行其他的数据操作,如筛选、聚合、排序等
val filteredDF = df.filter(col("age") > 30)
val aggregatedDF = df.groupBy("gender").agg(avg("salary"))

在上述代码中,df是一个DataFrame对象,它包含了从多个CSV文件中读取的数据。你可以根据需要对DataFrame进行各种操作和分析。

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