• 读CSV文件
    • 功能介绍
    • 参数说明
      • 支持的字段类型包括：
      • 关于分隔符的说明：
  • 脚本示例
    • Csv Batch Source
    • 脚本运行结果
    • Csv Stream Source
    • 脚本运行结果

    读CSV文件

    功能介绍

    读CSV文件

    参数说明

    名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值
    filePath 文件路径 文件路径 String ✓
    schemaStr Schema Schema。格式为”colname coltype[, colname2, coltype2[, …]]”，例如”f0 string, f1 bigint, f2 double” String ✓
    fieldDelimiter 字段分隔符 字段分隔符 String “,”
    quoteChar 引号字符 引号字符 Character “\””
    skipBlankLine 是否忽略空行 是否忽略空行 Boolean true
    rowDelimiter 行分隔符 行分隔符 String “\n”
    ignoreFirstLine 是否忽略第一行数据 是否忽略第一行数据 Boolean false

    支持的字段类型包括：

    字段类型 描述 值域 Flink类型 Java类型
    VARCHAR/STRING 可变长度字符串 最大容量为4mb Types.STRING java.lang.String
    BOOLEAN 逻辑值 值：TRUE，FALSE，UNKNOWN Types.BOOLEAN java.lang.Boolean
    TINYINT 微整型，1字节整数 范围是-128到127 Types.BYTE java.lang.Byte
    SMALLINT 短整型，2字节整数 范围为-32768至32767 Types.SHORT java.lang.Short
    INT 整型，4字节整数 范围是-2147483648到2147483647 Types.INT java.lang.Integer
    BIGINT/LONG 长整型，8字节整数 范围是-9223372036854775808至9223372036854775807 Types.LONG java.lang.Long
    FLOAT 4字节浮点数 6位数字精度 Types.FLOAT java.lang.Float
    DOUBLE 8字节浮点数 15位十进制精度 Types.DOUBLE java.lang.Double
    DECIMAL 小数类型 示例：123.45是DECIMAL(5,2)值 Types.DECIMAL java.math.BigDecimal
    DATE 日期 示例：’1969-07-20’ Types.SQL_DATE java.sql.Date
    TIME 时间 示例：’20:17:40’ Types.SQL_TIME java.sql.Time
    TIMESTAMP 时间戳，日期和时间 示例：’1969-07-20 20:17:40’ Types.SQL_TIMESTAMP java.sql.Timestamp

    关于分隔符的说明：

    Web前端支持用户输入如下转义字符和unicode字符作为分隔符：

    输入分隔符 含义
    \t 制表符(tab键)
    \n 换行符
    \b 退格符
    \r 回车
    \f 换页
    \\ 反斜线字符
    ‘ 单引号
    “ 双引号
    \ddd 1到3位八进制数所代表的任意字符，例如\001表示’ctrl + A’, \40表示空格符
    \udddd 1到4位十六进制数所代表unicode字符，例如\u0001表示’ctrl + A’, \u0020表示空格符

    脚本示例

    Csv Batch Source

    1. filePath = 'http://alink-dataset.cn-hangzhou.oss.aliyun-inc.com/csv/iris.csv'
    2. schema = 'sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string'
    3. csvSource = CsvSourceBatchOp()\
    4.     .setFilePath(filePath)\
    5.     .setSchemaStr(schema)\
    6.     .setFieldDelimiter(",")
    7. BatchOperator.collectToDataframe(csvSource)

    脚本运行结果

    1. sepal_length    sepal_width    petal_length    petal_width    category
    2. 0    6.3    3.3    6.0    2.5    Iris-virginica
    3. 1    5.6    2.8    4.9    2.0    Iris-virginica
    4. 2    5.0    3.3    1.4    0.2    Iris-setosa
    5. 3    5.8    2.7    5.1    1.9    Iris-virginica
    6. 4    7.0    3.2    4.7    1.4    Iris-setosa

    Csv Stream Source

    1. filePath = 'http://alink-dataset.cn-hangzhou.oss.aliyun-inc.com/csv/iris.csv'
    2. schema = 'sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string'
    3. csvSource = CsvSourceStreamOp()\
    4.     .setFilePath(filePath)\
    5.     .setSchemaStr(schema)\
    6.     .setFieldDelimiter(",")
    7. csvSource.print()
    8. StreamOperator.execute()

    脚本运行结果

    1. sepal_length    sepal_width    petal_length    petal_width    category
    2. 1    5.5    2.4    3.8    1.1    Iris-versicolor
    3. 2    6.1    2.6    5.6    1.4    Iris-virginica
    4. 3    6.0    2.2    4.0    1.0    Iris-versicolor
    5. 4    5.5    2.4    3.7    1.0    Iris-versicolor
    6. 5    4.6    3.1    1.5    0.2    Iris-setosa