Spark读取文本或CSV文件中文乱码的解决方案

使用Spark的默认方法，spark.read.option("header","true").csv(path)读取CSV文件或spark.read.textFile(path)读取文本文件，由于这2个方法默认是UTF-8编码，如果源数据带有GBK或GB2312的编码，就会出现Spark读取文本的中文乱码。

如果读取CSV文件的，可以用下面的，下面是用GBK为示例，可以根据实际替换

  def readCSV(spark:SparkSession,headerSchema:String,mySchema: ArrayBuffer[String],code:String,file:String) ={
    val rddArr:RDD[Array[String]] = spark.sparkContext.hadoopFile(file, classOf[TextInputFormat],
      classOf[LongWritable], classOf[Text]).map(
      pair => new String(pair._2.getBytes, 0, pair._2.getLength, code))
      //处理同一个单元格 同时出现 引号 逗号串列问题 切割
      .map(_.trim.split(",(?=([^\"]*\"[^\"]*\")*[^\"]*$)",-1))
    val fieldArr = rddArr.first()
    //Row.fromSeq(_) 如果只是 map(Row(_)),会导致 spark.createDataFrame(rddRow,schema)错误
    val rddRow = rddArr.filter(!_.reduce(_+_).equals(fieldArr.reduce(_+_))).map(Row.fromSeq(_))
    val schemaList = ArrayBuffer[StructField]()
    if("TRUE".equals(headerSchema)){
      for(i <- 0 until fieldArr.length){
        println("fieldArr(i)=" + fieldArr(i))
        schemaList.append(StructField(mySchema(i),DataTypes.StringType))
      }
    }else{
      for(i <- 0 until fieldArr.length){
        schemaList.append(StructField(s"_c$i",DataTypes.StringType))
        println("fieldArr(i)=" + fieldArr(i))
      }
    }
    val schema = StructType(schemaList)
    spark.createDataFrame(rddRow,schema)
  }

解决Spark读取CSV文件中文乱码的完整例子

如果读取的是文本文件，可以用下面的方法来解决

 import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text}
    import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
    val path = "E:\\newcode\\MyFirstProject\\data\\stockearn"
    val inputRdd = spark.sparkContext.hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat],
      classOf[LongWritable], classOf[Text]).map(
      pair => new String(pair._2.getBytes, 0, pair._2.getLength, "GBK"))

解决Spark读取文本中文乱码的完整例子