Excel数据处理全攻略 3.3.x版本教你完美解决

2023-09-04 20:21:15

使用 Spark 3.3.x 处理 Excel 数据：深入指南

导语：

随着 Spark 3.3.x 版本的推出，处理 Excel 数据变得前所未有地简单和高效。本文将深入探讨使用此最新版本处理 Excel 数据的多种方法，从直接加载到使用自定义模式，并解决常见问题。

直接加载：使用 Excel 文件的第一行为模式

对于简单的情形，Spark 允许您直接将 Excel 文件加载到 DataFrame 中，并使用 select 方法选择所需的列。以下是使用 data.xlsx 文件的示例代码：

spark.read.format("excel").load("data.xlsx").select("name", "age").show()

使用自定义模式：指定特定的数据格式

当 Excel 文件的第一行不包含您需要的数据时，可以使用自定义模式来指定所需的数据格式。以下示例使用 StructType 指定 name 和 age 列的模式：

schema = StructType([
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", IntegerType(), True)
])

spark.read.format("excel").schema(schema).load("data.xlsx").show()

在项目中使用：Maven 依赖项

在您的项目中加入 Spark 3.3.x 的 Excel 处理功能，需要在 pom.xml 文件中添加以下依赖项：

<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-excel_2.12</artifactId>
  <version>3.3.1</version>
</dependency>

Spark 3.3.3_0.20.1 版本中的已知问题

在使用 Spark 3.3.3_0.20.1 版本时，可能会遇到以下问题：

数据读取失败： 由于一个已知的错误，可能会导致数据读取失败。
数据格式不正确： 文件解析错误也可能导致数据格式不正确。

解决方案：

降级版本： 可以降级到 Spark 3.3.1_0.18.5 版本，该版本不包含这些错误。
自定义模式： 自定义模式可以解决数据格式不正确的问题。

常见问题解答

如何加载包含多个工作表的 Excel 文件？
- 使用 spark.read.format("excel").option("dataAddress", "WorksheetName").load("data.xlsx") 加载特定工作表，或使用 spark.read.format("excel").option("useHeader", "false").load("data.xlsx") 加载所有工作表。
可以从 Excel 文件中读取受密码保护的工作表吗？
- 是的，使用 spark.read.format("excel").option("password", "myPassword").load("data.xlsx") 提供密码。
如何处理包含空值的 Excel 单元格？
- Spark 默认将空值解释为 null。可以使用 spark.read.format("excel").option("treatEmptyValuesAsNulls", "false") 更改此行为。
如何从 Excel 文件中读取特定日期格式的数据？
- 使用 spark.read.format("excel").option("SimpleDateFormat", "dd/MM/yyyy") 指定日期格式。
如何限制从 Excel 文件中读取的数据量？
- 使用 spark.read.format("excel").limit(100) 限制读取的行数。