讀取 CSV 檔案

發行項
12/17/2024

本文章提供使用 Python、Scala、R 和 SQL 透過 Azure Databricks 讀取和寫入 CSV 檔案的範例。

注意

Databricks 建議 SQL 使用者讀取 CSV 檔案 read_files 資料表值函式。 Databricks Runtime 13.3 LTS 和更新版本中提供 read_files。

您也可以使用暫存檢視。如果您使用 SQL 直接讀取 CSV 資料而不使用暫存檢視或 read_files，則適用下列限制：

您無法指定資料來源選項。
- 您無法指定資料的結構描述。

選項。

您可以為 CSV 檔案資料來源設定數個選項。如需支援的讀取選項，請參閱下列 Apache Spark 參考文章。

Python
Scala

本文僅涵蓋讀取 CSV，但您可以在下列 Apache Spark 參考文章中了解支援的寫入選項：

Python
Scala

使用格式錯誤的 CSV 記錄

讀取具有指定結構描述的 CSV 檔案時，檔案中的資料可能不符合結構描述。例如，包含城市名稱的欄位不會剖析為整數。後果取決於剖析器在下列專案中執行的模式：

PERMISSIVE（預設值）：將在無法正確剖析的欄位插入 Null
DROPMALFORMED：卸除包含無法剖析之欄位的資料行
FAILFAST：如果找到任何格式錯誤的資料，則會中止讀取

若要設定模式，請使用 mode 選項。

diamonds_df = (spark.read
  .format("csv")
  .option("mode", "PERMISSIVE")
  .load("/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv")
)

在模式 PERMISSIVE 中，您可以使用下列其中一種方法來檢查無法正確剖析的資料列：

您可以提供自訂路徑至選項 badRecordsPath 以將損毀的記錄記錄到檔案中。
您可以將資料欄 _corrupt_record 新增至提供給 DataFrameReader 的結構描述，藉此檢閱結果 DataFrame 中的損毀記錄。

注意

選項 badRecordsPath 的優先順序高於 _corrupt_record，這表示寫入所提供路徑的格式錯誤的資料列不會出現在產生的 DataFrame 中。

使用已修復的資料行時，格式錯誤的記錄的預設行為會變更。

尋找格式錯誤的資料列筆記本

取得筆記本

已修復的資料行

注意

Databricks Runtime 8.3 (EoS) 和更新版本支援此功能。

使用 PERMISSIVE 模式時，您可以啟用已修復的資料欄來擷取未剖析的任何資料，因為記錄中的一個或多個欄位有下列其中一個問題：

不存在提供的結構描述。
不符合所提供結構描述的資料類型。
具有與所提供結構描述中欄位名稱不符的情況。

已修復的資料行會以 JSON 文件的形式傳回，其中包含已修復的資料行，以及記錄的來源檔案路徑。若要從已修復的資料行中移除來源檔案路徑，您可以設定 SQL 組態 spark.conf.set("spark.databricks.sql.rescuedDataColumn.filePath.enabled", "false")。您可以在讀取資料時將選項 rescuedDataColumn 設定為資料行名稱（例如使用 spark.read.option("rescuedDataColumn", "_rescued_data").format("csv").load(<path>) 的 _rescued_data），以啟用已修復的資料行。

剖析記錄時，CSV 剖析器支援三種模式：PERMISSIVE、DROPMALFORMED 和 FAILFAST。搭配使用 rescuedDataColumn 時，資料類型不符會導致記錄在 DROPMALFORMED 模式中捨棄或以 FAILFAST 模式擲回錯誤。只有已損毀的記錄（也就是不完整或格式錯誤的 CSV）才會捨棄或擲回錯誤。

在 rescuedDataColumn 模式中使用 PERMISSIVE 時，下列規則會套用至損毀的記錄：

檔案的第一個資料列（標題列或資料列）會設定預期的資料列長度。
具有不同資料欄數目的資料列會被視為不完整。
資料類型不符會被視為損毀的記錄。
只有不完整和格式錯誤的 CSV 記錄會被視為損毀，並記錄到 _corrupt_record 資料欄或 badRecordsPath。

SQL 範例：讀取 CSV 檔案

下列 SQL 範例會使用 read_files 讀取 CSV 檔案。

-- mode "FAILFAST" aborts file parsing with a RuntimeException if malformed lines are encountered
SELECT * FROM read_files(
  's3://<bucket>/<path>/<file>.csv',
  format => 'csv',
  header => true,
  mode => 'FAILFAST')

Scala、R 和 Python 範例：讀取 CSV 檔案

下列筆記本示範如何使用 Scala、R 和 Python 讀取檔案、顯示範例資料，以及列印資料結構描述。本章節中的範例會使用寶石資料集。指定資料集的路徑，以及您想要的任何選項。