Spark 读取 CSV 文件设置 option 参数详解

引言

spark 在读取 csv 文件时，可能会涉及到很多参数设置，这篇文章总结了 option 里面的参数，希望能够对你有所帮助

option 参数详解

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，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
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。