spark3.3.x处理excel数据

环境:
spark3.3.x
scala2.12.x
引用:
spark-shell --jars spark-excel_2.12-3.3.1_0.18.5.jar
或项目里配置pom.xml

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.crealytics/spark-excel -->
<dependency>
    <groupId>com.crealytics</groupId>
    <artifactId>spark-excel_2.12</artifactId>
    <version>3.3.1_0.18.5</version>
</dependency>

代码:
1、直接使用excel文件第一行作为schema

val df = spark.read
     .format("com.crealytics.spark.excel")
//     .format("excel") // 该版本的包直接写"excel"也可以
     .option("header", "true") // 该版本的包将useHeader改成了header
     .load(filePath)

2、使用自定义schema（该方法如果excel文件第一行不是所需数据，需手动限制读取的数据范围）

// 自定义schema
val schema = StructType(List(
    StructField("uid", StringType, nullable = true),
    StructField("name", StringType, nullable = true)
))

val df = spark.read
     .format("com.crealytics.spark.excel")
//     .format("excel") // 该版本的包直接写"excel"也可以
     .option("header", "false") // 使用自定义schema,所以设置为false
     .option("dataAddress", "'Sheet1'!A2:B2") // 限制读取的数据范围（也可以不加:B2就是取从A列往后的所有列）
     .schema(schema)
     .load(filePath)

ps:刚开始用的3.3.3_0.20.1这个版本的不可用，具体报啥错忘了，降到3.3.1_0.18.5该版本正常