2017-09-19 1 views

Antwort

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Verwenden Sie die Header-Option des DataFrameReader, zum Beispiel wie dies in Java:

Daset<Row> df = spark 
      .read() 
      .option("inferSchema", true) 
      .option("header", true) 
      .csv(paths); 
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können Sie mir bieten einen Link auf das, was wir alle in 'option' in Funken verwenden können. –

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https://github.com/apache/spark/blob/master/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/DataFrameReader.scala#L507 – philantrovert

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hängt davon ab, welche Datenquelle Sie verwenden. Sie können sich den SQL-Leitfaden (https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#data-sources) und die api-Dokumentation (https://spark.apache.org/) ansehen. docs/2.1.0/api/scala/index.html # org.apache.spark.sql.DataFrameReader). Die Optionen sind jedoch nicht unter Optionen, sondern unter der Respective-Datenquellen-Methode zu finden. in diesem Fall 'csv' – moe

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