spark3.3.x处理excel数据

在Spark 3.3.x中，可以使用spark-excel库来处理Excel数据。首先需要添加该库的依赖到项目中。如果是使用sbt，可以添加如下依赖：

libraryDependencies += "com.crealytics" %% "spark-excel" % "0.13.1"

然后，可以使用Spark的DataFrame API来读取和写入Excel文件。以下是一个简单的例子，展示了如何读取和写入Excel文件：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("ExcelExample")
  .getOrCreate()
 
// 引入Excel数据源支持
spark.read.format("com.crealytics.spark.excel")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("path/to/excel/file.xlsx")
  .show()
 
// 写入Excel文件
val df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/csv/file.csv")
df.write.format("com.crealytics.spark.excel")
  .option("header", "true")
  .save("path/to/excel/output.xlsx")

在这个例子中，我们首先创建了一个SparkSession对象。通过spark.read.format("com.crealytics.spark.excel")指定使用com.crealytics.spark.excel作为数据源来读取Excel文件。然后，我们使用.option方法设置了一些选项，如是否包含表头(header)和是否推断schema(inferSchema)。最后，使用.load方法加载Excel文件并显示数据。

对于写入操作，我们首先读取了一个CSV文件并创建了一个DataFrame，然后指定使用com.crealytics.spark.excel作为数据源，并设置相应的选项，最后使用.save方法将DataFrame写入Excel文件。

请注意，库版本0.13.1是示例中使用的版本，您应当使用与您Spark版本兼容的spark-excel版本。