Spark 数据导入时的类型检测相关问题
发表于:2026-11-01 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月01日,Spark 可以读取文本,csv和rmdb中的数据,并且带有类型自动检测功能public final static String DATA_SEPARATOR_TAB = "\t";session.r
千家信息网最后更新 2026年11月01日Spark 数据导入时的类型检测相关问题
Spark 可以读取文本,csv和rmdb中的数据,并且带有类型自动检测功能
public final static String DATA_SEPARATOR_TAB = "\t";
session.read().format("csv").option("delimiter", Constants.DATA_SEPARATOR_TAB).option("inferSchema", "true").option("header", "true").option("encoding", charset).csv(path).toDF(columnNames).write().mode(mode).saveAsTable(tempTable);
红色属性决定spark是否自动探测数据类型,如果不开启自动探测,默认都是string
rdbms导入到spark中默认会类型探测和对应,但是在处理sqlserver的时间类型有问题

如上图所示
只有datetime可以被spark识别并存储为日期类型,其他的都落地成了String类型,所以在执行data_formate时因为要多做一步转换所以性能会差很多
类型
探测
数据
问题
检测
上图
功能
只有
属性
性能
文本
日期
时间
是在
红色
处理
存储
落地
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