val resultCsv = scala.io.Source.fromURL(url).getLines()
这是可以做到的。
对于Spark 2.2.x
import scala.io.Source._
import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}
var res = fromURL(url).mkString.stripMargin.lines.toList
val csvData: Dataset[String] = spark.sparkContext.parallelize(res).toDS()
val frame = spark.read.option("header", true).option("inferSchema",true).csv(csvData)
frame.printSchema()
对旧版本的Spark使用databricks lib
import scala.io.Source._
import com.databricks.spark.csv.CsvParser
var res = fromURL(url).mkString.stripMargin.lines.toList
val csvData: Dataset[String] = spark.sparkContext.parallelize(res)
val csvParser = new CsvParser()
.withUseHeader(true)
.withInferSchema(true)
val frame: DataFrame = csvParser.csvRdd(sqlContext, rdd)
frame.printSchema()
我是PowerShell的新手。我正在尝试创建一个脚本,它将通过CSV和Active Directory组进行查看。如果用户不在CSV中,我想删除该用户(当前正在使用写输出进行测试)。我必须使用UserPrincipalName。我的CSV只是 排名,编号 某物,3333//此用户是AD GROUP 某物,2222//此用户不在AD组中 目前,我想让它只输出3333,但它两者都输出。 导入模块活动
在下面的代码中,如何避免处理的第一行? file1.csv是: 而file2.csv是: 我试图减去人和他/她的宠物的年龄,如果它出现在两个CSV中,但我得到以下错误,因为它也处理第一行:
作为我正在构建的应用程序的一部分,我正在使用csv-parse读取和操作大型(约5.5GB,800万行)csv文件。我让这个过程运行得相对平稳,但我被困在一个项目上——捕捉由不一致的列数引发的错误。 我之所以使用管道函数,是因为它与应用程序的其余部分配合得很好,但我的问题是,如何将解析器抛出的错误重定向到日志并允许该过程继续? 我认识到,我可以使用选项跳过列数不一致的记录,该选项几乎就足够了。问题
我正在使用Spark,Flink创建流式分析应用程序 我在简单的Scala应用程序中完美地运行Spark/Flink作业,并通过Spark提交此作业 如何整合我的Spark 到目前为止,我尝试了Lagom Microservice,但我发现了很多问题,您可以检查 在Lagom Microservice中摄取流式数据的最佳方法 我认为我没有为流处理微服务应用程序选择正确的方向。正在寻找正确的方向来通
问题内容: 我有一个CSV,第一行包含字段名称。示例数据是… 我需要将数据格式化为键-值对数组,其中键名是列标题。我想第1行会是这样的: 第2行 …以及第3行… 除了静态以外,我不确定如何执行此操作-问题是带有关联数据的列可能从一个文件更改为下一个文件…重新排列,删除或添加了列。 非常感谢您的想法。 问题答案:
我有三种不同的系统。我使用Spring integration来同步所有这些系统中的数据。 系统2将调用服务方法来持久化数据,如果请求有效,则返回响应,否则抛出异常 我需要发送服务方法响应到系统1和系统3,只有当操作成功。调用服务方法后,根据服务方法响应,使用Transformer生成对系统3的请求。在transformer之后,我将请求放入mq队列。 更新的JMS出站代码 如果服务类失败,我需要