Spark 读取csv文件操作，option参数解释

import com.bean.Yyds1
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object TestReadCSV {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("CSV Reader")
      .master("local")
      .getOrCreate()
    /** *   参数可以字符串，也可以是具体的类型，比如boolean
     * delimiter 分隔符，默认为逗号,
     * nullValue 指定一个字符串代表 null 值
     * quote 引号字符，默认为双引号"
     * header 第一行不作为数据内容，作为标题
     * inferSchema 自动推测字段类型
     * ignoreLeadingWhiteSpace 裁剪前面的空格
     * ignoreTrailingWhiteSpace 裁剪后面的空格
     * nullValue 空值设置，如果不想用任何符号作为空值，可以赋值null即可
     * multiline  运行多列，超过62 columns时使用
     * encoding   指定編码，如：gbk  / utf-8  Unicode  GB2312
     * ** */

      import spark.implicits._
    val result = spark.read.format("csv")
      .option("delimiter", "\\t")
      .option("encoding","GB2312")
      .option("enforceSchema",false)
      .option("header", "true")
//      .option("header", false)
      .option("quote", "'")
      .option("nullValue", "\\N")
      .option("ignoreLeadingWhiteSpace", false)
      .option("ignoreTrailingWhiteSpace", false)
      .option("nullValue", null)
      .option("multiline", "true")
      .load("G:\\python\\yyds\\yyds_1120_tab.csv").as[Yyds1] //yyds_1120_tab.csv  aa1.csv   yyds_20211120  yyds_1120_tab2_utf-8


    result.map(row => {
      row.ji_check_cnt.toInt
    }).foreachPartition(a => {a.foreach(println _)})

  }
}

pom依赖

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>TmLimitPredict</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <log4j.version>1.2.17</log4j.version>
        <slf4j.version>1.7.22</slf4j.version>
        <!--0.8.2-beta   0.8.2.0    0.8.2.1   0.8.2.2   0.9.0.1   0.10.0.0
                        0.10.1.0   0.10.0.1   0.10.2.0   1.0.0   2.8.0-->
        <kafka.version>2.8.0</kafka.version>
        <spark.version>2.2.0</spark.version>
        <scala.version>2.11.8</scala.version>
        <jblas.version>1.2.1</jblas.version>
        <hadoop.version>2.7.3</hadoop.version>
    </properties>


    <dependencies>
        <!--引入共同的日志管理工具-->
        <!--        <dependency>-->
        <!--            <groupId>org.slf4j</groupId>-->
        <!--            <artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>-->
        <!--            <version>${slf4j.version}</version>-->
        <!--        </dependency>-->
        <!--        <dependency>-->
        <!--            <groupId>org.slf4j</groupId>-->
        <!--            <artifactId>slf4j-api</artifactId>-->
        <!--            <version>${slf4j.version}</version>-->
        <!--        </dependency>-->
        <!--        <dependency>-->
        <!--            <groupId>org.slf4j</groupId>-->
        <!--            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>-->
        <!--            <version>${slf4j.version}</version>-->
        <!--        </dependency>-->
        <!--        <dependency>-->
        <!--            <groupId>log4j</groupId>-->
        <!--            <artifactId>log4j</artifactId>-->
        <!--            <version>${log4j.version}</version>-->
        <!--        </dependency>-->
        <!-- Spark的依赖引入 -->

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>com.google.guava</groupId>
                    <artifactId>guava</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>15.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>
        <!-- 引入Scala -->
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>

        <!--MLlib-->
        <dependency>
            <groupId>org.scalanlp</groupId>
            <artifactId>jblas</artifactId>
            <version>${jblas.version}</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-mllib_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>


        <!-- kafka -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>${kafka.version}</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.sf.kafka</groupId>
            <artifactId>sf-kafka-api-core</artifactId>
            <version>2.4.1</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>

        <!--     lombok   生成get、set方法工具-->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.16.18</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
    </dependencies>


    <build>
        <!--    <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>-->
        <sourceDirectory>src/main/java</sourceDirectory>
        <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>

        <resources>
            <resource>
                <directory>src/main/resources</directory>
                <includes>
                    <include>**/*.properties</include>
                    <include>**/*.xml</include>
                </includes>
                <!-- 排除外置的配置文件（运行时注释上，使IDE能读到配置文件；打包时放开注释让配置文件外置，方便修改）可以不配置，maven-jar-plugin下面已配置 -->
                <!--<excludes>
                    <exclude>config.properties</exclude>
                </excludes>-->
            </resource>
            <!-- 配置文件外置的资源（存放到conf目录，也是classpath路径，下面会配置）-->
            <!--<resource>
                <directory>src/main/resources</directory>
                <includes>
                    <include>config.properties</include>
                </includes>
                <targetPath>${project.build.directory}/conf</targetPath>
            </resource>-->
        </resources>

        <plugins>
            <!--scala编译打包插件-->
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.2.2</version>
                <!--                <groupId>org.scala-tools</groupId>-->
                <!--                <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>-->
                <!--                <version>2.15.2</version>-->
                <executions>
                    <execution>
                        <id>scala-compile-first</id>
                        <phase>process-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>add-source</goal>
                            <goal>compile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>

            <!--java编译打包插件-->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.1</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>compile</phase>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>

            <!--
                ③打成一个zip包，发布项目的时候，将zip包copy到服务器上，直接unzip xxx.zip，里面包含要运行到的jar以及依赖的lib，还有配置的config文件，即可直接启动服务
            -->
            <plugin>
                <artifactId>maven-dependency-plugin</artifactId>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>process-sources</phase>

                        <goals>
                            <goal>copy-dependencies</goal>
                        </goals>

                        <configuration>
                            <excludeScope>provided</excludeScope>
                            <outputDirectory>${project.build.directory}/lib</outputDirectory>
                        </configuration>

                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <!--The configuration of maven-jar-plugin-->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
                <version>2.4</version>
                <!--The configuration of the plugin-->
                <configuration>
                    <!-- 不打包资源文件（配置文件和依赖包分开） -->
                    <excludes>
                        <!--            <exclude>*.properties</exclude>-->
                        <!--            <exclude>*.xml</exclude>-->
                        <exclude>*.txt</exclude>
                    </excludes>
                    <!--Configuration of the archiver-->
                    <archive>
                        <!--生成的jar中，不要包含pom.xml和pom.properties这两个文件-->
                        <addMavenDescriptor>false</addMavenDescriptor>
                        <!--Manifest specific configuration-->
                        <manifest>
                            <!--是否把第三方jar放到manifest的classpath中-->
                            <!--              <addClasspath>true</addClasspath>-->
                            <addClasspath>false</addClasspath>
                            <!--生成的manifest中classpath的前缀，因为要把第三方jar放到lib目录下，所以classpath的前缀是lib/-->
                            <classpathPrefix>lib/</classpathPrefix>
                            <!--应用的main class-->
                            <!--              <mainClass>com.sf.tmlimit.TmLimitPredStream</mainClass>-->
                            <mainClass>ConnectKafkaTest</mainClass>
                        </manifest>
                        <!-- 给清单文件添加键值对，增加classpath路径，这里将conf目录也设置为classpath路径 -->
                        <manifestEntries>
                            <!--              <Class-Path>conf/</Class-Path>-->
                            <Class-Path>lib/</Class-Path>
                        </manifestEntries>
                    </archive>
                    <!--过滤掉不希望包含在jar中的文件-->
                    <!-- <excludes>
                         <exclude>${project.basedir}/xml/*</exclude>
                     </excludes>-->
                </configuration>
            </plugin>

            <!--The configuration of maven-assembly-plugin-->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>2.4</version>
                <!--The configuration of the plugin-->
                <configuration>
                    <!--Specifies the configuration file of the assembly plugin-->
                    <descriptors>
                        <descriptor>src/main/assembly/assembly.xml</descriptor>
                    </descriptors>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>


</project>

参数	解释
sep	默认是, 指定单个字符分割字段和值
encoding	默认是uft-8通过给定的编码类型进行解码
quote	默认是“，其中分隔符可以是值的一部分，设置用于转义带引号的值的单个字符。如果您想关闭引号，则需要设置一个空字符串，而不是null。
escape	默认(\)设置单个字符用于在引号里面转义引号
charToEscapeQuoteEscaping	默认是转义字符（上面的escape）或者\0，当转义字符和引号(quote)字符不同的时候，默认是转义字符(escape)，否则为\0
comment	默认是空值，设置用于跳过行的单个字符，以该字符开头。默认情况下，它是禁用的
header	默认是false，将第一行作为列名
enforceSchema	默认是true， 如果将其设置为true，则指定或推断的模式将强制应用于数据源文件，而CSV文件中的标头将被忽略。 如果选项设置为false，则在header选项设置为true的情况下，将针对CSV文件中的所有标题验证模式。 模式中的字段名称和CSV标头中的列名称是根据它们的位置检查的，并考虑了*spark.sql.caseSensitive。 虽然默认值为true，但是建议禁用 enforceSchema选项，以避免产生错误的结果
inferSchema	inferSchema（默认为false`）：从数据自动推断输入模式。 *需要对数据进行一次额外的传递
samplingRatio	默认为1.0,定义用于模式推断的行的分数
ignoreLeadingWhiteSpace	默认为false,一个标志，指示是否应跳过正在读取的值中的前导空格
ignoreTrailingWhiteSpace	默认为false一个标志，指示是否应跳过正在读取的值的结尾空格
nullValue	默认是空的字符串,设置null值的字符串表示形式。从2.0.1开始，这适用于所有支持的类型，包括字符串类型
emptyValue	默认是空字符串,设置一个空值的字符串表示形式
nanValue	默认是Nan,设置非数字的字符串表示形式
positiveInf	默认是Inf
negativeInf	默认是-Inf 设置负无穷值的字符串表示形式
dateFormat	默认是yyyy-MM-dd,设置指示日期格式的字符串。 自定义日期格式遵循java.text.SimpleDateFormat中的格式。这适用于日期类型
timestampFormat	默认是yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSXXX，设置表示时间戳格式的字符串。 自定义日期格式遵循java.text.SimpleDateFormat中的格式。这适用于时间戳记类型
maxColumns	默认是20480定义多少列数目的硬性设置
maxCharsPerColumn	默认是-1定义读取的任何给定值允许的最大字符数。默认情况下为-1，表示长度不受限制
mode	默认（允许）允许一种在解析过程中处理损坏记录的模式。它支持以下不区分大小写的模式。 请注意，Spark尝试在列修剪下仅解析CSV中必需的列。因此，损坏的记录可以根据所需的字段集而有所不同。 可以通过spark.sql.csv.parser.columnPruning.enabled（默认启用）来控制此行为。
mode下面的参数:	---------------------------------------------------
PERMISSIVE	当它遇到损坏的记录时，将格式错误的字符串放入由“ columnNameOfCorruptRecord”配置的*字段中，并将其他字段设置为“ null”。 为了保留损坏的记录，用户可以在用户定义的模式中设置一个名为columnNameOfCorruptRecord
DROPMALFORMED	忽略整个损坏的记录
FAILFAST	遇到损坏的记录时引发异常
-----mode参数结束----	-------------------------------------------------------
columnNameOfCorruptRecord	默认值指定在spark.sql.columnNameOfCorruptRecord,允许重命名由PERMISSIVE模式创建的格式错误的新字段。这会覆盖spark.sql.columnNameOfCorruptRecord
multiLine	默认是false,解析一条记录，该记录可能超过62个columns