xml文件中不相关的损坏记录，同时将其读取为spark DF

XML文件中不相关的损坏记录是指在XML文件中存在一些格式错误或语法错误的记录，这些记录与文件的主要内容不相关，可能会导致数据读取和处理的困难。

将不相关的损坏记录读取为Spark DataFrame（DF）是一种常见的数据处理任务，可以通过以下步骤完成：

1. 导入必要的库和模块：

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

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("XML Processing").getOrCreate()

1. 使用Spark的XML数据源读取XML文件：

df = spark.read.format("xml").option("rowTag", "record").load("path/to/xml/file.xml")

其中，"record"是XML文件中每个记录的标签名，"path/to/xml/file.xml"是XML文件的路径。

1. 过滤掉不相关的损坏记录：

filtered_df = df.filter(col("_corrupt_record").isNull())

"_corrupt_record"是Spark自动生成的列，用于标识损坏的记录。通过过滤掉该列为空的记录，即可排除不相关的损坏记录。

至此，filtered_df就是已经过滤掉不相关的损坏记录的Spark DataFrame，可以继续进行后续的数据处理和分析。

对于XML文件中不相关的损坏记录的处理，可以根据具体的业务需求进行调整和优化。如果需要更复杂的处理逻辑，可以使用Spark的强大功能和丰富的API进行进一步的数据清洗和转换。

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