spark.read。从零件文件读取数据时，将空字符串读取为null

spark.read是Apache Spark中用于读取数据的函数。它是Spark SQL模块中的一部分，用于从不同的数据源中加载数据并创建DataFrame或Dataset。

概念： spark.read函数用于从外部数据源读取数据并将其加载到Spark中。它支持读取多种数据格式，如文本文件、CSV文件、JSON文件、Parquet文件、Avro文件、ORC文件、数据库表等。

分类： spark.read函数可以根据数据源的不同进行分类。常见的分类包括文件数据源（如文本文件、CSV文件、JSON文件、Parquet文件等）、数据库数据源（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）、消息队列数据源（如Kafka、RabbitMQ等）等。

优势：

1. 灵活性：spark.read函数支持读取多种数据格式，可以根据实际需求选择合适的数据源。
2. 高性能：Spark具有分布式计算的能力，可以并行读取和处理大规模数据，提高数据处理的效率。
3. 强大的生态系统：Spark拥有丰富的生态系统，提供了许多扩展库和工具，可以与其他大数据技术（如Hadoop、Hive等）无缝集成。

应用场景： spark.read函数广泛应用于大数据处理和分析场景，例如：

1. 数据仓库：将数据从不同的数据源加载到Spark中，进行数据清洗、转换和聚合，构建数据仓库。
2. 数据分析：读取结构化数据，进行数据分析和挖掘，提取有价值的信息。
3. 实时数据处理：从消息队列中读取数据，进行实时处理和计算，如流式数据分析、实时推荐等。

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