sparksession读取gbk格式文件

原创

mob64ca12df5e97 2023-09-21 01:59:15 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12df5e97的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

SparkSession读取GBK格式文件

简介

在大数据领域，Apache Spark是一个非常流行的数据处理框架，它提供了丰富的功能和灵活的API，可以处理大规模数据集。SparkSession是Spark 2.0版本引入的新API，它是与Spark集群进行交互的入口点，并提供了许多操作数据的方法。在本文中，我们将介绍如何使用SparkSession读取GBK格式的文件。

SparkSession简介

在深入了解如何读取GBK格式文件之前，我们先来了解一下SparkSession。SparkSession是Spark 2.0版本引入的新API，它是与Spark集群进行交互的入口点。SparkSession封装了SparkContext和SQLContext，并提供了更方便的使用方式。

SparkSession的创建非常简单，只需要调用SparkSession.builder()方法即可。我们可以通过设置一些参数来配置SparkSession的行为，比如设置应用程序名、设置Master节点地址等。以下是一个创建SparkSession的示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("SparkSessionExample")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

读取GBK格式文件

SparkSession提供了多种读取文件的方法，可以读取各种格式的文件，包括文本文件、CSV文件、JSON文件等。然而，默认情况下，SparkSession只支持UTF-8编码的文件。如果我们要读取GBK格式的文件，需要进行一些额外的配置。

首先，我们需要引入spark-xml库，该库提供了一个自定义的数据源，可以读取GBK编码的XML文件。我们可以通过添加以下依赖来引入spark-xml库：

libraryDependencies += "com.databricks" %% "spark-xml" % "0.5.0"

然后，我们需要注册自定义的XML数据源，在SparkSession中添加相应的配置。以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("SparkSessionExample")
  .master("local[*]")
  .config("spark.sql.extensions", "com.databricks.spark.xml")
  .getOrCreate()

现在，我们可以使用SparkSession来读取GBK格式的XML文件了。以下是一个读取GBK格式文件的示例代码：

val df = spark.read
  .format("xml")
  .option("charset", "GBK")
  .load("path/to/file.xml")

在上面的代码中，我们使用spark.read.format("xml")方法指定要读取的文件格式为XML，然后使用.option("charset", "GBK")方法指定文件的编码格式为GBK。最后，使用.load("path/to/file.xml")方法加载文件。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用SparkSession读取GBK格式文件。首先，我们了解了SparkSession的基本概念和创建方式。然后，我们介绍了如何读取GBK格式文件的步骤，并给出了相应的示例代码。希望本文对你理解如何读取GBK格式文件有所帮助。

类图

以下是一个简化的SparkSession类图，展示了SparkSession的一些重要方法和属性。

classDiagram
  class SparkSession {
    - sparkContext: SparkContext
    - sqlContext: SQLContext
    - builder: Builder
    + builder(): Builder
    + getOrCreate(): SparkSession
    ...
  }
  
  class Builder {
    - sparkContext: SparkContext
    - options: Map[String, String]
    + appName(name: String): Builder
    + master(master: String): Builder
    + config(key: String, value: String): Builder
    + getOrCreate(): SparkSession
    ...
  }
  
  class SparkContext {
    ...
  }
  
  class SQLContext {
    ...
  }