Spark 數據導入時的類型檢測相關問題
Spark 可以讀取文本，csv和rmdb中的數據，並且帶有類型自動檢測功能
public final static String DATA_SEPARATOR_TAB = "\t";
session.read().format("csv").option("delimiter", Constants.DATA_SEPARATOR_TAB).option("inferSchema", "true").option("header", "true").option("encoding", charset).csv(path).toDF(columnNames).write().mode(mode).saveAsTable(tempTable);
紅色屬性決定spark是否自動探測數據類型，如果不開啟自動探測，默認都是string
rdbms導入到spark中默認會類型探測和對應，但是在處理sqlserver的時間類型有問題
如上圖所示
只有datetime可以被spark識別並存儲為日期類型，其他的都落地成了String類型，所以在執行data_formate時因為要多做一步轉換所以性能會差很多
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