Csv文件读取spark 1.6
Csv文件读取是指将以逗号分隔的值（CSV）文件中的数据读取到计算机程序中进行处理的过程。Spark 1.6是Apache Spark的一个版本，它是一个快速、通用的大数据处理框架，可以在分布式环境中进行高效的数据处理和分析。
在Spark 1.6中，可以使用Spark SQL模块来读取和处理CSV文件。Spark SQL是Spark的一个模块，用于处理结构化数据。以下是一个完善且全面的答案：
概念： CSV文件（Comma-Separated Values）是一种常见的文件格式，其中每行表示一条记录，每个字段之间使用逗号进行分隔。CSV文件通常用于存储和交换结构化数据。
分类： CSV文件可以根据分隔符的不同进行分类，常见的分隔符包括逗号、制表符、分号等。在Spark中，默认使用逗号作为分隔符。
优势： CSV文件具有以下优势：
- 简单易用：CSV文件是一种纯文本格式，易于创建和编辑，可以在多个应用程序之间进行交换和共享。
- 可读性强：CSV文件的结构清晰，可以直接在文本编辑器中查看和理解。
- 兼容性好：CSV文件可以被大多数数据处理工具和编程语言读取和处理。
应用场景： CSV文件的应用场景非常广泛，包括但不限于：
- 数据导入和导出：CSV文件可以用于将数据从一个系统导出到另一个系统，或者将数据从数据库导出到电子表格软件进行分析和处理。
- 数据清洗和转换：CSV文件可以用于对数据进行清洗和转换，例如去除重复记录、格式化日期等。
- 数据分析和建模：CSV文件可以作为输入数据源，用于进行数据分析、机器学习和建模等任务。
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2回答
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error: not found: value <e
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我的csv文件看起来 123456
Count-21 它有头部(123456)和尾部(计数-21)我试着用spark 1.6创建了spark context并阅读 Val df = spark.read.option("com.databrics.csv").option("header",false). option("
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"org.apache.spark" %% &
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Sp
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JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext("local","Java SparksqlCont
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df = sqlContext.read.format('com.databricks.spark</e
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<code
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我开始使用spark，通常在从云中加载数据时，我会看到以下代码我的问题如下:这里我们似乎有两个数据集:一个是com.databricks.spark.<em
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258063464,6754,MM777,789,9461,895,N,5 我使用scala的spark 1.6来读取这个文本文件 val df = sqlcontext.read.option("com.databricks.spark.csv&quo
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: java.lang.ClassNotFoundException: Failed to
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val
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