Dataframe spark scala数据帧中所有列的值均为空

我有以下数据集作为输入

816|27555832600|01|14|25|  |  
825|54100277425|14|03|25|15|  
9003|54100630574|  |  |  |  |  
809|51445926423|12|08|25|17|  

将以下内容作为输出：

null|null|null|null|null|null|
825|54100277425|  14|   3|  25|  15|
null|null|null|null|null|null|
809|51445926423|  12|   8|  25|  17|

预期产量 我尝试了下面的代码来加载.txt或.bz2文件

val dataset = sparkSession.read.format(formatType)
        .option("DELIMITER", "|"))
        .schema(schema_new)
        .csv(dataFilePath)

---

我试过你的问题陈述。我正在使用Spark 3.0.1版本来解决这个用例。它按预期工作。请尝试下面的代码片段

val sampleDS = spark.read.options(Map("DELIMITER"->"|")).csv("D:\\DataAnalysis\\DataSample.csv")
sampleDS.show()

Output ->
+----+-----------+---+---+---+---+---+
| _c0|        _c1|_c2|_c3|_c4|_c5|_c6|
+----+-----------+---+---+---+---+---+
| 816|27555832600| 01| 14| 25|   |   |
| 825|54100277425| 14| 03| 25| 15|   |
|9003|54100630574|   |   |   |   |   |
| 809|51445926423| 12| 08| 25| 17|   |
+----+-----------+---+---+---+---+---+

考虑输入数据中是否有空行

添加空行后输入数据

816|27555832600|01|14|25|  |  
825|54100277425|14|03|25|15|  
9003|54100630574|  |  |  |  |  
||||
809|51445926423|12|08|25|17| 

读取数据后，只需使用

sampleDS.na.drop.show（）

删除空白或空数据

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<强>请注意，如果只有空行，则在数据文件中不考虑星火。Spark在读取自身时删除空行。

您尝试的代码是什么..val dataset=sparkSession.read.format（“text”）.option（“DELIMITER”、“|”）.schema（schema_new）.csv（dataFilePath）文件中可能有空行..删除它，然后tryi应该使用trim（）删除空格的权利您正在提供的架构是什么。我的意思是您可以提供您的架构吗？新建。我的文件是.txt格式的，我不能像您提到的那样构造架构。我在您的语法中遇到错误。目前我正在尝试下面的代码。val dataset=sparkSession.read.format（formatType）。option（“DELIMITER”，“|”）。架构（schema_new）.csv（dataFilePath）您到底得到了什么错误？错误已经消失，但输出是相同的..整行为null instedi在我的数据中没有任何空行。我有几个列没有任何值（仅包含2个空格），并且在输出中整行为null。

816|27555832600|01|14|25|  |  
825|54100277425|14|03|25|15|  
9003|54100630574|  |  |  |  |  
||||
809|51445926423|12|08|25|17|