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讀CSV文件

CSV文件支持從OSS、HTTP、HDFS讀取CSV類型的文件數據。本文為您介紹讀CSV文件的參數配置。

使用限制

  • 通過可視化方式使用時,支持的計算資源為MaxComputeFlink。

  • 通過PyAlink腳本方式使用時,需要使用PyAlink腳本組件進行代碼調用,詳情請參見PyAlink腳本

前提條件

(可選)已完成OSS授權,詳情請參見云產品依賴與授權:Designer

說明

文件來源選擇OSS時,需要完成此操作。

組件配置

您可以通過以下任意一種方式,配置讀CSV文件組件參數。

方式一:可視化方式

Designer工作流頁面配置組件參數。

頁簽

參數名稱

描述

參數設置

文件來源

支持OSSOTHERS。

文件路徑

讀取CSV文件的路徑:

  • 文件來源選擇OSS時,支持輸入或選擇OSS文件路徑,對于1 GB以內的單文件,支持在選擇控件中直接上傳至指定的OSS路徑。

  • 文件來源選擇OTHERS時,支持輸入HTTPHDFS類型的文件地址。

Schema

配置每一列對應的數據類型,格式為colname0 coltype0, colname1 coltype1,colname2 coltype2...。例如:f0 string,f1 bigint,f2 double

重要

配置的數據類型需要與CSV文件每一列的數據類型保持一致,否則該列內容會讀取失敗。

字段分隔符

字段的分隔符,默認為半角逗號(,)。

處理無效值的方法

解析Tensor、VectorMTable類型的數據失敗時,處理無效數據的方法。它們是Alink算法框架所定義的數據類型,有固定的解析格式。處理無效值的方法取值如下:

  • ERROR:解析失敗時,運行中止。

  • SKIP:解析失敗時,跳過該數據。

是否忽略第一行數據

是否忽略第一行的數據,當CSV文件首行為表頭信息時,需要勾選此參數。

是否容錯

輸入數據與Schema中定義的不一致時,例如類型不一致或列數不一致的容錯方法:

  • 打開是否容錯開關:當解析失敗時,丟棄該行數據。

  • 關閉是否容錯開關:當解析失敗時,運行終止,并打印出錯行。

引號字符

默認為半角雙引號(")。

行分隔符

默認為換行符(\n)。

是否忽略空行

是否忽略空行。

執行調優

節點個數

節點個數,與參數單個節點內存大小配對使用,正整數。范圍[1, 9999]。

單個節點內存大小,單位M

單個節點內存大小,單位MB,正整數。范圍[1024, 64*1024]。

方式二:PyAlink腳本方式

使用PyAlink腳本方式,配置該組件參數。您可以使用PyAlink腳本組件進行Python代碼調用,組件詳情請參見PyAlink腳本

參數名稱

是否必選

描述

默認值

schemaStr

格式為colname0 coltype0[, colname1 coltype1[, ...]]。例如f0 string,f1 bigint,f2 double

filePath

文件路徑。

fieldDelimiter

字段分隔符。

半角逗號(,)

handleInvalidMethod

解析Tensor、VectorMTable類型的數據失敗時,處理無效數據的方法。它們是Alink算法框架所定義的數據類型,有固定的解析格式。處理無效值的方法取值如下:

  • ERROR:解析失敗時,運行中止。

  • SKIP:解析失敗時,跳過該數據。

ERROR

ignoreFirstLine

是否忽略第一行的數據,當CSV文件首行為表頭信息時,需要將ignoreFirstLine設為True。

False

lenient

輸入數據的格式與Schema中定義的不一致時,例如類型不一致或列數不一致的容錯方法:

  • true:當解析失敗時,丟棄該行數據。

  • false:當解析失敗時,拋異常。

False

quoteString

引號字符。

半角雙引號(")

rowDelimiter

行分隔符。

換行符(\n)

skipBlankLine

是否忽略空行。

True

PyAlink代碼方式的使用示例。

filePath = 'https://alink-test-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/iris.csv'
schema = 'sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string'
csvSource = CsvSourceBatchOp()\
    .setFilePath(filePath)\
    .setSchemaStr(schema)\
    .setFieldDelimiter(",")
BatchOperator.collectToDataframe(csvSource)