Spark 选项：inferSchema vs header = true答案

【问题标题】：Spark Option: inferSchema vs header = trueSpark 选项：inferSchema vs header = true
【发布时间】：2019-11-17 12:29:46
【问题描述】：

参考pyspark: Difference performance for spark.read.format("csv") vs spark.read.csv

我以为我需要.options("inferSchema" , "true") 和.option("header", "true") 来打印我的标题，但显然我仍然可以打印我的带有标题的csv。

标头和架构有什么区别？我不太明白“inferSchema：自动推断列类型。它需要额外传递一次数据并且默认为false”的含义。

【问题讨论】：

标签： csv apache-spark header apache-spark-sql schema

【解决方案1】：

标头和架构是分开的。

标题：

如果 csv 文件有标题（第一行中的列名），则设置 header=true。这将使用 csv 文件中的第一行作为数据框的列名。设置header=false（默认选项）将生成具有默认列名的数据框：_c0、_c1、_c2 等。

将此设置为 true 或 false 应基于您的输入文件。

架构：

这里引用的架构是列类型。列可以是 String、Double、Long 等类型。使用 inferSchema=false（默认选项）将给出一个数据框，其中所有列都是字符串 (StringType)。根据您要执行的操作，字符串可能不起作用。例如，如果您想添加来自不同列的数字，那么这些列应该是某种数字类型（字符串不起作用）。

通过设置inferSchema=true，Spark 将自动遍历 csv 文件并推断每一列的架构。这需要对文件进行额外的传递，这将导致读取 inferSchema 设置为 true 的文件变慢。但作为回报，数据框很可能在给定其输入的情况下具有正确的架构。

作为使用 inferSchema 读取 csv 的替代方法，您可以在读取时提供架构。这具有比推断架构更快的优势，同时提供具有正确列类型的数据框。此外，对于没有标题行的 csv 文件，可以自动给出列名。要提供架构，请参阅例如：Provide schema while reading csv file as a dataframe

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以通过两种方式在读取 csv 文件时指定架构。

方式1：指定inferSchema=true和header=true。

val myDataFrame = spark.read.options(Map("inferSchema"->"true", "header"->"true")).csv("/path/csv_filename.csv")

注意：在读取数据时使用这种方法，会多创建一个阶段。

方式2：明确指定架构。

val schema = new StructType()
      .add("Id",IntegerType,true)
      .add("Name",StringType,true)
      .add("Age",IntegerType,true)

val myDataFrame = spark.read.option("header", "true")
      .schema(schema)
      .csv("/path/csv_filename.csv")

【讨论】：