Spark 导出 TXT 、CSV 文件 小试牛刀

本文介绍了如何使用Spark对数据进行处理并导出为TXT和CSV格式文件,详细阐述了相关操作步骤与关键API,适用于大数据处理场景。

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/**
 注意1: Spark saveAsTextFile 保存出来的是一个文件夹,所以才有以下获取文件夹里面的文件并整合成一个文件的操作;
 注意2: 在没有main函数的情况下  实现类一定要 implements Serializable,不然会报错不能序列化
*/


import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import pass.common.response.Response;
import pass.computation.action.response.ActionResponse;

import java.io.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;


public class SaveFileAction {

    /**
     * @param file
     * @return 成功返回:以part开头的文件列表
     */
    public static List<String> getFileList(File file) {

        List<String> result = new ArrayList<String>();

        if (!file.isDirectory()) {
            System.out.println(file.getAbsolutePath());
            result.add(file.getAbsolutePath());
        } else {
            File[] directoryList = file.listFiles(new FileFilter() {
                public boolean accept(File file) {
                    if (file.isFile() && file.getName().indexOf("part") == 0) {
                        return true;
                    } else {
                        return false;
                    }
                }
            });
            for (int i = 0; i < directoryList.length; i++) {
                result.add(directoryList[i].getPath());
            }
        }

        return result;
    }

    /**
     * 删除单个文件
     *
     * @param sPath 被删除文件path
     * @return 删除成功返回true,否则返回false
     */
    public boolean del
<think>好的,用户的问题是关于在使用Spark SQL时如何导出带有表头的CSV文件。我需要先回忆一下相关的Spark知识,特别是DataFrame的写入操作。根据引用中的信息,引用[1]提到了使用df.coalesce(1).write.format(...).option("header", "true").save(...),这里的关键是option("header", "true"),这说明设置header为true可以导出表头。 然后,我需要确认其他引用是否提供了更多相关信息。引用[3]和引用[4]提到了使用spark.read.format(...).option(...).load(...),但这里用户需要的是写入操作,所以重点应该是在.write部分。引用[1]的示例代码已经明确展示了如何设置header选项,同时还有mode("overwrite")等参数。 接下来,我需要考虑用户可能的疑问,比如是否需要调整分区数,因为使用coalesce(1)可以将数据合并到一个文件中,避免多个分区生成多个文件。但用户的问题主要集中在表头上,所以需要明确说明.option("header", "true")的作用。 另外,用户可能在使用spark-sql命令行工具,如引用[2]中的spark-sql --master local[2],这时候导出数据可能需要使用INSERT OVERWRITE DIRECTORY语句,并设置相关属性,比如'header'='true'。这部分需要补充说明,因为不同的使用场景(编程API vs SQL命令行)可能有不同的方法。 最后,总结步骤,确保用户能够理解在代码中如何设置选项,以及在SQL命令行中如何处理。同时,提醒用户注意导出路径的权限和文件数量的问题,比如coalesce或repartition的使用,确保生成的文件符合预期。</think>在使用Spark SQL导出CSV文件时,可通过`.option("header", "true")`参数添加表头,具体实现分为编程API和SQL命令行两种方式: ### 1. 编程API实现(Scala/Python) ```python # 通过DataFrame API导出含表头的CSV df.write \ .format("csv") \ .option("header", "true") \ # 启用表头 .option("sep", ",") \ # 设置分隔符 .mode("overwrite") \ # 覆盖模式写入 .save("/output/path") ``` ### 2. Spark-SQL命令行实现 ```sql -- 设置表头输出参数 SET spark.sql.csv.header=true; -- 导出数据到CSV文件 INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/output/path' USING csv OPTIONS (header 'true') SELECT * FROM test_sdb; ``` ### 关键参数说明 1. `header`:设置为`true`时生成包含列名的首行[^1] 2. `mode`:指定写入模式(overwrite/append/ignore)[^3] 3. `sep`:自定义字段分隔符(默认逗号) 4. `coalesce`:合并输出文件(如`.coalesce(1)`生成单个文件) ### 文件输出说明 - 默认按分区生成多个文件,建议通过`coalesce()`或`repartition()`控制文件数量 - 输出路径需为空目录或使用覆盖模式[^4] - 本地路径需添加`file://`前缀,HDFS路径直接使用hdfs://格式
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