解决方法参考地址

spark.read
.format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.csv.CSVFileFormat")
.format("csv")
.option("header", "true") // Use first line of all files as header
.option("inferSchema", "false") // Automatically infer data types
.option("delimiter", ",")
.load(csvPath)

报错内容：


Multiple sources found for csv (org.apache.spark.sql.execution.datasources.csv.CSVFileFormat, com.databricks.spark.csv.DefaultSource15), please specify the fully qualified class name

解决方法：Spark 2.0后需要加入csv的完全路径：

spark
.read
.format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.csv.CSVFileFormat")
.option("header","true")
.schema(schema)
.load(csvPath)

解决：org.apache. spark .sql.AnalysisException: Multiple source s found for parquet (org.apache. spark .sql.execution.data source s.v2.parquet.ParquetData Source V2, org.apache. spark .sql.execution.data source s.parquet.ParquetFileFormat) //配置驱动器 val spark Conf = new Spark Conf().setAppName("test").setMaster("local[2]") val spark = Spark Session.builder().config( spark Conf).enableHiveSupport().getOrCreate() //配置标题结构 val inputRddStruct = StructType(List( StructField("DEST_COUNTRY_NAM 一开始我在 数据 质量的模块里找了半天如何创建监控任务，直到我在工作类型中看到DATA_QUALITY，我……核心配置项如下，不同的监控规则可以在 数据 质量的规则管理界面查看。 在使用 Spark SQL时，当尝试使用MySQL中的 数据 进行写操作时，可能会遇到 org.apache. spark .sql.AnalysisException 无法解析的错误。在使用 Spark SQL连接MySQL之前，首先确保已正确配置 数据 库连接参数，包括主机名、端口、用户名和密码等。当写入 数据 时， Spark SQL会根据表的定义和给定的 数据 进行类型匹配。请仔细检查在写操作中使用的表名和列名的拼写是否正确。请根据实际情况修改上述代码中的连接参数、 数据 路径、表名等信息，并确保已正确配置MySQL 数据 库。 1.1.1 硬软件环境 l  主机操作系统：Windows 64位，双核4线程，主频2.2G，10G内存 l  虚拟软件：VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统：CentOS6.5 64位，单核 l  虚拟机运行环境： Ø  JDK：1.7.0_55 64位 Ø  Hadoop：2.2.0（需要编译为 Exception in thread "main" org.apache. spark .sql.AnalysisException: Since Spark 2.3, the queries from raw JSON/ CSV files are disallowed when the referenced columns only include the internal corrupt record column (named _corrupt_record b.. 请先检查代码，是否遗漏了字段，也就是要解析的字段XXX不存在。如果真的漏了，补上即可，不需要再往下看了。 具体 报错 日志如下： ApplicationMaster: User class threw exception: org.apache. spark .sql.AnalysisException: Resolved attribute(s) team_id#51L missing from team_id#479L, … in operator !Join from py spark .sql.types import StringTypefrom py spark import SQLContextsqlContext = SQLContext(sc)t1 =sqlContext.read. csv ("/user/hadoop/personalization/test1. csv ",header=False)from py spark .mllib.recomm... 1、 spark 处理json格式文件： spark 2.0之后可以直接使用 spark session创建appname与master 创建后使用format（“json”）.load（“path”）方式即可得到json文件的dataframe val spark = Spark Session.builder().appName(“DataFrameApi”).master(“local”).getOrCreate() val jDF= spark .read.format(“json”).load(“f://scala. 实验使用环境为 spark -3.0.0-preview2，教程观看的版本为 spark 1.6， spark 2.0开始对sql进行改进，用 spark session实现hivecontext和sqlcontext统一，合并dataframe和datasets等，按照老的教程会引起问题。 一. SQLContext报红，找不到依赖包。 解决办法：在pom中添加依赖： <!--导入 spark sql依赖--> <dependency> <groupId>org.apache.sp