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。