为什么 spark csv 会过滤掉空行？答案

【问题标题】：Why spark csv filters out empty rows?为什么 spark csv 会过滤掉空行？
【发布时间】：2022-01-21 03:05:45
【问题描述】：

使用spark.read.csv('path to file') 读取CSV 文件时。它过滤掉所有空行。

它这样做的原因是什么？
有没有办法改变这种情况？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

将 CSV 字符串解析为 InternalRow 时，Spark 会在内部过滤空行。你可以在code看到：

/**
   * Filter ignorable rows for CSV dataset (lines empty and starting with `comment`).
   * This is currently being used in CSV schema inference.
   */
  def filterCommentAndEmpty(lines: Dataset[String], options: CSVOptions): Dataset[String]

不知道你为什么要找一种方法来改变它，一个空行根本不代表什么，因为它不包含任何数据，那么你为什么要保留它以及在这种情况下应该如何解析它？不要与格式错误（损坏）的记录混淆，您可以在 CSV 数据源选项中使用 mode 处理这些记录。

编辑

如果您确实需要在数据框中保留空行，则可以将其读取为文本而不是 CSV：

val df = spark.read.text("path")

数据框将只有一列 value，您必须自己将其解析为多列（例如，使用 split 函数，或者如果您有 Spark 3+，则使用 from_csv）但它保持为空行。

【讨论】：

当 spark 过滤空行时，我不知道我的文件已损坏并且行已损坏，当使用 .option("mode", "PERMISSIVE") 时，我需要检查。
当spark过滤这些行时，我不知道它们存在于文件中......所以我不明白你的答案。
阅读文本和解析将需要许多错误处理等。查看代码很容易为我的案例添加配置，因此 spark 将能够重现 excel 的行为， sqlldr、Postgres 加载器等