无法使用PySpark读取CSV字符串

Question

场景是：EventHub-

文件格式：CSV（带引号、管道分隔和自定义架构）

我正在尝试读取来自eventhub的CSV字符串。Spark成功地使用正确的模式创建了数据框，但在每条消息之后，数据框最终都是空的。

我设法在流媒体环境之外做了一些测试，当从文件中获取数据时，一切都很顺利，但当数据来自字符串时，一切都失败了。

所以我找到了一些链接来帮助我，但没有一个工作：

can-i-read-a-csv-represented-as-a-string-into-apache-spark-using-spark-csv？rq=1

Pyspark-将json字符串转换为数据帧

现在我有以下代码：

schema = StructType([StructField("Decisao",StringType(),True), StructField("PedidoID",StringType(),True), StructField("De_LastUpdated",StringType(),True)])
body = 'DECISAO|PEDIDOID|DE_LASTUPDATED\r\n"asdasdas"|"1015905177"|"sdfgsfgd"'
csvData = sc.parallelize([body])

df = spark.read \
.option("header", "true") \
.option("mode","FAILFAST") \
.option("delimiter","|") \
.schema(schema) \
.csv(csvData)

df.show()

CSV文件也可以这样做吗？

Answer 1

您可以通过|分隔符上的行和拆分来构造这样的模式

from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import Row
body = 'DECISAO|PEDIDOID|DE_LASTUPDATED\r\n"asdasdas"|"1015905177"|"sdfgsfgd"'
csvData = sc.parallelize([body])
schemaDF = csvData\
.map(lambda x: x.split("|"))\
.map(lambda x: Row(x[0],\
                   x[1],\
                   x[2],\
                   x[3],\
                   x[4]))\
.toDF(["Decisao", "PedidoID", "De_LastUpdated", "col4", "col5"])

for i in schemaDF.take(1): print(i)
Row(Decisao='DECISAO', PedidoID='PEDIDOID', De_LastUpdated='DE_LASTUPDATED\r\n"asdasdas"', col4='"1015905177"', col5='"sdfgsfgd"')

schemaDF.printSchema()
root
 |-- Decisao: string (nullable = true)
 |-- PedidoID: string (nullable = true)
 |-- De_LastUpdated: string (nullable = true)
 |-- col4: string (nullable = true)
 |-- col5: string (nullable = true)