Java 用引号emode NON_NUMERIC编写一个CSV文件，使字符串和非数值单元格仅用引号括起来

我要编写一个CSV，其中包含该模式：

StructType s = schema.add("codeCommuneCR", StringType, false);
s = s.add("nomCommuneCR", StringType, false);
s = s.add("populationCR", IntegerType, false);
s = s.add("resultatComptable", IntegerType, false);

如果我没有提供“quoteMode”选项，或者即使我将其设置为

非数值的

，请按以下方式：

ds.coalesce(1).write().mode(SaveMode.Overwrite)
.option("header", "true")
.option("quoteMode", "NON_NUMERIC")
.option("quote", "\"")
.csv("./target/out_200071470.csv");

Spark

编写的CSV如下：

codeCommuneCR,nomCommuneCR,populationCR,resultatComptable
03142,LENAX,267,43

如果我改为设置一个选项“quoteAll”，如下所示：

ds.coalesce(1).write().mode(SaveMode.Overwrite)
.option("header", "true")
.option("quoteAll", true)
.option("quote", "\"")
.csv("./target/out_200071470.csv");

它产生：

codeCommuneCR,nomCommuneCR,populationCR,resultatComptable
"03142","LENAX","267","43"

但我希望

.option（“quoteMode”、“非数值”）

生成：

codeCommuneCR,nomCommuneCR,populationCR,resultatComptable
"03142","LENAX",267,43

根据我的模式

如何进行设置

---

关于，

我已经打开了一个关于它的问题，并且了解到

Spark

现在通过

Univocity

处理CSV，他们不再支持此功能

---

未计划重新添加，因此不再考虑

“quoteMode”

选项。

可能是一个错误。考虑在Suff.ApACH上提交一份报告。我找不到任何其他方法来区分Spark CSV中的空字符串和空值。DataFrameWriter的

emptyValue

和

nullValue

选项应有助于区分空字符串和空值。