Spark版本2.1.0 (2016年12月28日)无法对csv文件执行inferShema操作

Spark版本2.1.0 (2016年12月28日)无法对csv文件执行inferSchema操作是因为在该版本中，Spark的CSV数据源默认不支持自动推断模式（inferSchema）。这意味着在读取CSV文件时，Spark无法自动推断每列的数据类型。

要解决这个问题，有两种方法可以尝试：

1. 手动定义模式（Schema）：可以通过创建一个包含所有列名和对应数据类型的模式对象来手动定义CSV文件的模式。例如，如果CSV文件包含"age"和"name"两列，可以使用以下代码手动定义模式：

import org.apache.spark.sql.types._

val schema = StructType(
  Array(
    StructField("age", IntegerType, nullable = true),
    StructField("name", StringType, nullable = true)
  )
)

val df = spark.read
  .format("csv")
  .schema(schema)
  .load("path/to/csv/file.csv")

在上述代码中，我们使用StructType定义了一个包含两个字段的模式对象，并指定了每个字段的数据类型。然后，通过spark.read.format("csv").schema(schema).load("path/to/csv/file.csv")读取CSV文件时，将使用手动定义的模式。

1. 升级Spark版本：如果你需要使用自动推断模式功能，可以考虑升级Spark到一个支持该功能的版本。在Spark的后续版本中，可能已经添加了对CSV文件自动推断模式的支持。

需要注意的是，以上解决方法都是基于Spark的内置功能，不涉及特定的腾讯云产品。因此，无需提供腾讯云相关产品和链接地址。