在Spark SQL中,可以通过以下步骤从不同路径读取多个CSV文件:
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Read Multiple CSV Files")
.getOrCreate()
val csvPaths = List("/path/to/file1.csv", "/path/to/file2.csv", "/path/to/file3.csv")
read
方法读取CSV文件: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
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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