读取具有空值的spark csv而不转换为null

读取具有空值的Spark CSV而不转换为null可以通过使用option("nullValue", "")选项来实现。该选项将指定一个空字符串作为空值的表示，而不是默认的null值。

下面是一个完整的代码示例，展示了如何读取具有空值的Spark CSV并避免将其转换为null：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取CSV文件，并指定空值选项
df = spark.read \
    .format("csv") \
    .option("header", "true") \
    .option("nullValue", "") \
    .load("path/to/csv/file.csv")

# 打印数据集的模式和内容
df.printSchema()
df.show()

在上述代码中，option("nullValue", "")指定了一个空字符串作为空值的表示。这样，当读取CSV文件时，具有空值的字段将被识别为空字符串，而不是转换为null值。

注意：读取CSV文件的其他选项（例如文件路径、文件格式、是否包含标题等）可以根据实际情况进行修改。

对于Spark的CSV读取功能，腾讯云提供了相应的产品和服务。具体可以参考腾讯云的"对象存储"和"弹性MapReduce"服务，这两个服务提供了存储和处理大规模数据的能力。您可以在腾讯云官网找到更多关于这些产品的信息和文档链接。

注意：这个答案只提供了一种解决方案，可能不是唯一的正确答案，具体应根据实际需求和环境来确定最佳的解决方案。