看很多资料，很少有讲怎么去操作读写csv文件的，我也查了一些。很多博客都是很老的方法，还有好多转来转去的，复制粘贴都不能看。下面我在这里归纳一下，以免以后用到时再费时间去查.前端实现文件下载和拖拽上传
通过sc.textFile
val input = sc.textFile("test.csv")
val result = input.map { line =>
val reader = new CSVReader(new StringReader(line));
reader.readNext()
}
// 创建了RDD
确实这样操作可以读取，但是根据csv文件的格式能够发现不方便后续操作，官方也建议通过Spark SQL来操作读写csv
怎么写？顺便提一句吧rdd.toDF.write.csv(...)，要引入隐式操作import spark.implicits._
通过SparkSQL读取csv文件
在 spark 1.x 中，读写csv使用了第三方库 spark-csv，由 databricks 提供。 但在 spark 2.0中，将 csv 作为一个内置的源代码。 这个决定主要是由于 csv 是企业中使用的主要数据格式之一。因此迁移到 spark 2.0时，需要将代码移动到使用构建在 csv 源代码中的代码，而不是使用第三方代码
1.x版本Spark SQL内置支持三种格式数据源：parquet（默认）、json、jdbc，所以读取csv文件需要依赖com.databricks.spark.csv
// spark是SparkSession对象
val df = spark.read
.format("com.databricks.spark.csv")
.option("header", "true") //reading the headers
.option("mode", "DROPMALFORMED")
.load("csv/file/path"); //.csv("csv/file/path") //spark 2.0 api
df.show()
2.x后也内置了csv的解析器，也可以简单滴使用csv()，
val df=spark.read.format("csv").option("header", "true").option("mode", "DROPMALFORMED").csv("csv/file/path")
val spark = SparkSession.builder().appName("fileRead").getOrCreate()
import spark.implicits._
val data1 = spark.read
// 推断数据类型
.option("inferSchema", "true")
// 可设置分隔符，默认，
//.option("delimiter",",")
// 设置空值
.option("nullValue", "?")
// 表示有表头，若没有则为false
.option("header", true)
// 文件路径
.csv("test.csv")
// 打印数据格式
data1.printSchema()
// 显示数据,false参数为不要把数据截断
data1.show(false)
通过SparkSQL写csv
//1.x
data.write.format("com.databricks.spark.csv")
.option("header", "false")//在csv第一行有属性”true”，没有就是”false”
.option("delimiter",",")//默认以”,”分割
.save(outpath/test.csv)
//2.x
data.write
.option("header", "true")
.csv("outpath/test.csv")
貌似确定是否有头部那块写true或者字符串"true"都可以
可以参考 stackmirror 上这两个讨论：
发现有些网站真的是恶心，转我文章还不标准出处