如何用java读取spark中的xls和xlsx文件?

时间:2015-07-29 07:11:18

标签: java hadoop apache-spark rdd spark-dataframe

我想在spark中逐行读取xls和xlsx(MS Excel)文件,就像我们为文本文件或其他方式一样?

我想使用spark来提高阅读大型xls文件(例如1 GB)的性能,这就是为什么我需要使用spark来读取部分文件,就像我们为文本文件所做的那样。

如何从spark中的excel文件中读取数据是否是逐行的?

我只想用flash来读取xls文件中的条目。

请建议。

感谢!!!

4 个答案:

答案 0 :(得分:2)

spark无法做到这一点。它并不意味着它。使用另一个库,例如Apache POI读取excel,然后将该数据作为文本提供。

答案 1 :(得分:1)

虽然这个问题有点陈旧,但我仍在回答这个问题。可能对其他人有用。 答案是肯定的,你可以用apache spark 2.x做到这一点。假设您要将包含3列的xls转换为数据集。

  class Bean {
     private String col1;
     private String col2;   
     private Timestamp col3;
}

StructType structType= new StructType(new StructField[] {
                new StructField("col1", DataTypes.StringType, true, Metadata.empty()),
                new StructField("col2", DataTypes.StringType, true, Metadata.empty()),
                new StructField("col3", DataTypes.TimestampType, true, Metadata.empty())
        });

Dataset<Bean> ds = sparkSession.read().
                schema(structType).
                format("com.crealytics.spark.excel").
                option("useHeader", true). // If the xls file has headers
                option("timestampFormat", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"). // If you want to convert timestamp to a specific format
                option("treatEmptyValuesAsNulls", "false").
                option("inferSchema", "false").
                option("addColorColumns", "false").
                load("/home/user/test/sample.xls"). //path to xls or xlsx
                as(Encoders.bean(Bean.class)); // Bean in which you want to convert the data, you can remove this line if Dataset<Row> is just fine for you

答案 2 :(得分:0)

您可以尝试使用HadoopOffice库来读取/写入带有Spark(https://github.com/ZuInnoTe/hadoopoffice/wiki)的Excel文件。它支持加密的Excel,链接的工作簿,按元数据过滤......

答案 3 :(得分:0)

这是我的工作方式。

在maven中添加依赖项

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
        <version>2.4.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
        <version>2.4.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.crealytics</groupId>
        <artifactId>spark-excel_2.11</artifactId>
        <version>0.11.1</version>
    </dependency>
</dependencies>

我的主班

import org.apache.log4j.Level;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class ReadExcelSheets {

    public static void main(String[] args) {
        //skip logging extras
        Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR);

       //build session
        SparkSession spark = SparkSession
                .builder()
                .appName("Java Spark SQL Example")
                .config("spark.master", "local")
                .getOrCreate();

        //read excel - change file name
        Dataset<Row> df = spark.read()
                .format("com.crealytics.spark.excel")
                .option("useHeader", "true")
                //.option("dataAddress", "'Sheet1'!A1:M1470") // optional when you want to read sheets where A1 first top cell and M1470 us very bottom left of sheet.
                .load("datasets/test1.xlsx");
        //show your data
        df.show();
    }
}