使用Apache Spark处理Excel文件的简易指南

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用Apache Spark处理Excel文件的简易指南。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

在日常的工作中,表格内的工具是非常方便的x,但是当表格变得非常多的时候,就需要一些特定的处理。Excel作为功能强大的数据处理软件,广泛应用于各行各业,从企业管理到数据分析,可谓无处不在。然而,面对大型且复杂的数据,Excel的处理能力可能力不从心。

对此,我们可借助Apache Spark这一分布式计算框架,凭借其强大的计算与数据处理能力,快速有效地处理Excel数据。这些数据进行一个分析,整理,筛选,排序。分析整理有用的内容。

操作

创建一个spark项目,在IntelliJ IDEA中创建Spark项目时,默认的目录结构如下:

project-root/
│
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── java/
│   │   │   └── (Java source files)
│   │   └── scala/
│   │       └── (Scala source files)
│   └── test/
│       ├── java/
│       │   └── (Test Java source files)
│       └── scala/
│           └── (Test Scala source files)
├── resources/
│   └── (Resource files)
└── target/
    └── (Compiled output and build artifacts)

导入包

在build.sbt中添加操作文件的包

libraryDependencies ++= Seq(
  "org.apache.spark" %% "spark-core" % sparkVersion,
  "org.apache.spark" %% "spark-sql" % sparkVersion,
  "org.apache.spark" %% "spark-mllib" % sparkVersion,
  "org.apache.spark" %% "spark-streaming" % sparkVersion,
  "com.norbitltd" %% "spoiwo_2.12" % "1.4.1",
  "com.crealytics" %% "spark-excel" % "0.13.7",
  "com.monitorjbl" %% "xlsx-streamer" % "2.1.0"
)

测试数据

name

age

Mic

1

Andy

3

Steven

1

首先

使用Spark读取Excel文件十分简便。只需在DataFrame API中指定文件路径及格式,Spark即可自动导入Excel文件并将其转成DataFrame,进而展开数据处理和分析。

代码示例

Spark不但提供多样的数据处理方式,更在DataFrame API中支持筛选、聚合和排序等操作。此外,内置丰富的数据处理函数和操作符使处理Excel数据更为便捷。

package com.example.spark

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //scala版本
    val sparkConf = new SparkConf()
    sparkConf.setMaster("local")   //本地单线程运行
    sparkConf.setAppName("testJob")
//    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf)
      .appName("Excel Demo")
      .getOrCreate()

    // 读取 Excel 文件
    val df = spark.read
      .format("com.crealytics.spark.excel")
      .option("dataAddress", "'Sheet2'!A1:B2") // 可选,设置选择数据区域 例如 A1:C2。
      .option("useHeader", "false") // 必须,是否使用表头,false的话自己命名表头(_c0),true则第一行为表头
      .option("treatEmptyValuesAsNulls", "true") // 可选, 是否将空的单元格设置为null ,如果不设置为null 遇见空单元格会报错 默认t: true
      .option("inferSchema", "true") // 可选, default: false
      //.option("addColorColumns", "true") // 可选, default: false
      //.option("timestampFormat", "yyyy-mm-dd hh:mm:ss") // 可选, default: yyyy-mm-dd hh:mm:ss[.fffffffff]
      //.option("excerptSize", 6) // 可选, default: 10. If set and if schema inferred, number of rows to infer schema from
      //.option("workbookPassword", "pass") // 可选, default None. Requires unlimited strength JCE for older JVMs====
      //.option("maxRowsInMemory", 20) // 可选, default None. If set, uses a streaming reader which can help with big files====
      .schema(schema) // 可选, default: Either inferred schema, or all columns are Strings
//      .option("header", "true")
      .load("path/to/excel/file.xlsx")

    // 显示 DataFrame 的内容
    df.show()
    // +-------+---+
    // |   name|age|
    // +-------+---+
    // |    Mic| 1|
    // |   Andy| 3|
    // | Steven| 1|
    // +-------+---+
    // 将 DataFrame 写入 Excel 文件
    df.write
      .format("com.crealytics.spark.excel")
      .option("dataAddress", "'Sheet'!A1:B2")
      .option("useHeader", "true")
      //.option("dateFormat", "yy-mmm-d") // Optional, default: yy-m-d h:mm
      //.option("timestampFormat", "mm-dd-yyyy hh:mm:ss") // Optional, default: yyyy-mm-dd hh:mm:ss.000
      .mode("append") // Optional, default: overwrite.
      .option("header", "true")
      .save("path/to/save/excel/file.xlsx")
  }


}

数据处理结束后,可将结果保存在全新Excel文件或其他格式文件中。借助DataFrame API,无论保存在本地文件系统还是云端,均能轻松实现。保留数据亦可依照需求选择不同输出格式,如CSV,XLSX等。

总结一下

虽然仅处理基础数据,但在集群环境下,Spark展现出优秀的大规模数据处理能力。无论海量Excel数据还是复杂的结构化数据,都在Spark协助下,能轻松应对并满足各种数据处理与分析任务。

借助Apache Spark处理Excel文件,充分发挥分布式计算潜能,可让数据处理与分析过程更为高效出色,同时也极大提升数据处理效率和准确性。希望本文能让您对Spark处理Excel有更深入了解,在实践中更好地应用。

引用

https://github.com/crealytics/spark-excel

最后

点赞关注评论一键三连,每周分享技术干货、开源项目、实战经验、国外优质文章翻译等,您的关注将是我的更新动力

我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文,快来和我瓜分大奖!文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-804708.html

到了这里,关于使用Apache Spark处理Excel文件的简易指南的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Apache POC(对Excel文件操作)

    Apache POI 是一个处理Miscrosoft Office各种文件格式的开源项目,我们可以使用POI在java程序中对Miscrosoft Office各种文件进行读写操作 一般情况下,POI都是用于操作Excel文件。 Test读取测试

    2024年02月07日
    浏览(36)
  • Apache POI | Java操作Excel文件

    目录 1、介绍 2、代码示例 2.1、将数据写入Excel文件 2.2、读取Excel文件中的数据 🍃作者介绍:双非本科大三网络工程专业在读,阿里云专家博主,专注于Java领域学习,擅长web应用开发、数据结构和算法,初步涉猎Python人工智能开发和前端开发。 🦅主页:@逐梦苍穹 📕您的一

    2024年02月20日
    浏览(55)
  • Apache-POI读写excel文件

    ApachePOI是用Java编写的免费开源的跨平台的JavaAPI,ApachePOI提供API给Java程序对MicrosoftOffice格式档案读和写的功能,其中使用最多的就是使用POI操作Excel文件。 依赖导入: 针对不同的文档形式来操作的时候会提供相应的一些类 HSSF - 提供读写Microsoft Excel XLS格式档案的功能 XSSF -

    2024年02月05日
    浏览(37)
  • Apache POI及easyExcel读取及写入excel文件

    目录 1.excel 2.使用场景 3.Apache POI 4.easyExcel 5.总结 1.excel excel分为两版,03版和07版。 03版的后缀为xls,最大有65536行。 07版的后缀为xlsx,最大行数没有限制。 2.使用场景 将用户信息导出到excel表格中。 将excel中的数据读取到数据库中。 3.Apache POI (1)说明 Apache POI是Apache软件基金会

    2024年02月06日
    浏览(49)
  • 使用Go语言处理Excel文件的完整指南

    xcel文件是广泛用于存储和处理数据的常见文件格式。在Go语言中,有许多库和工具可用于处理Excel文件。本文将介绍如何使用Go语言处理Excel文件,包括读取、写入和修改Excel文件,以及处理单元格、行和列等操作。无论是从头开始创建Excel文件,还是从现有文件中提取数据,本

    2024年01月18日
    浏览(58)
  • 【高危】Apache Airflow Spark Provider 任意文件读取漏洞 (CVE-2023-40272)

    Apache Airflow Spark Provider是Apache Airflow项目的一个插件,用于在Airflow中管理和调度Apache Spark作业。 受影响版本中,在JDBC连接时,由于没有对conn_prefix参数做验证,允许输入\\\"?\\\"来指定参数。攻击者可以通过构造参数?allowLoadLocalInfile=true连接攻击者控制的恶意mysql服务器,读取Airfl

    2024年02月11日
    浏览(41)
  • Apache Spark 练习六:使用Spark分析音乐专辑数据

    本章所分析的数据来自于Kaggle公开的、人工合成的音乐专辑发行数据(https://www.kaggle.com/datasets/revilrosa/music-label-dataset)。以下,我们只针对albums.csv文件进行分析。该数据具体包括以下字段: id: the album identifier; artist_id: the artist identifier; album_title: the title of the album; genre: the

    2024年02月15日
    浏览(62)
  • Spark报错处理系列之:org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure FileNotFoundException

    org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 312.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 312.0 (TID 9203,dn-005, executor 236): java.io.FileNotFoundException: File does not exist: hdfs://…/dwh/dwd/optics_i/dateti

    2024年04月25日
    浏览(46)
  • 苍穹外卖集成 Apache POI Java实现Excel文件的读写下载

    Apache POI - the Java API for Microsoft Documents Project News 16 September 2022 - POI 5.2.3 available The Apache POI team is pleased to announce the release of 5.2.3. Several dependencies were updated to their latest versions to pick up security fixes and other improvements. A summary of changes is available in the Release Notes. A full list of changes is a

    2024年02月09日
    浏览(57)
  • Azure - 机器学习:使用 Apache Spark 进行交互式数据整理

    关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人。 数据整理已经成为机器学习项目中最重要的步骤之一。

    2024年02月08日
    浏览(45)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包