使用指定的架构读取 CSV 文件时，文件中的数据可能与架构不匹配。 例如，包含城市名称的字段将不会分析为整数。 结果取决于分析程序运行的模式：

若要设置模式，请使用 mode 选项。

diamonds_df = (spark.read
  .format("csv")
  .option("mode", "PERMISSIVE")
  .load("/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv")
在 PERMISSIVE 模式下，可以使用以下方法之一检查无法正确分析的行：
你可以提供指向选项 badRecordsPath 的自定义路径，以将损坏的记录记录到文件中。
你可以将列 _corrupt_record 添加到提供给 DataFrameReader 的架构中，以查看生成的 DataFrame 中的损坏的记录。
badRecordsPath 选项优先于 _corrupt_record，这意味着写入所提供路径的格式错误的行不会在生成的 DataFrame 中显示。
使用补救数据列时，格式错误的记录的默认行为会发生变化。
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  补救数据列
Databricks Runtime 8.3（不受支持）及更高版本支持此功能。
使用 PERMISSIVE 模式时，可以启用补救的数据列来捕获任何未分析的数据，因为记录中的一个或多个字段存在以下问题之一：
不存在于提供的架构中。
与提供的架构的数据类型不匹配。
与提供的架构中的字段名称大小写不匹配。
补救数据列以 JSON Blob 形式返回，其中包含补救的列和记录的源文件路径（Databricks Runtime 8.3 及更高版本中支持源文件路径）。 若要从补救的数据列中删除源文件路径，可以设置 SQL 配置 spark.conf.set("spark.databricks.sql.rescuedDataColumn.filePath.enabled", "false")。 你可以通过在读取数据时将选项 rescuedDataColumn 设置为某个列名来启用补救的数据列，例如，spark.read.option("rescuedDataColumn", "_rescued_data").format("csv").load(<path>) 的 _rescued_data。
分析记录时，CSV 分析器支持三种模式：PERMISSIVE、DROPMALFORMED 和 FAILFAST。 与 rescuedDataColumn 一起使用时，数据类型不匹配不会导致在 DROPMALFORMED 模式下删除记录，或者在 FAILFAST 模式下引发错误。 只有损坏的记录（即不完整或格式错误的 CSV）会被删除或引发错误。
在 PERMISSIVE 模式下使用 rescuedDataColumn 时，以下规则适用于损坏的记录：
文件的第一行（标题行或数据行）设置预期的行长度。
具有不同列数的行视为不完整。
数据类型不匹配不视为记录受损。
只有不完整和格式错误的 CSV 记录会视为损坏并记录到 _corrupt_record 列或 badRecordsPath。
这些示例使用钻石数据集。 指定数据集的路径以及所需的任何选项。
本节内容：
用任何语言读取文件
读取列子集的错误
用任何语言读取文件
此笔记本演示如何使用 Scala、R、Python 和 SQL 读取文件、显示示例数据和打印数据架构。
读取 CSV 文件的笔记本
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当 CSV 文件的架构已知时，可以用 schema 选项向 CSV 读取器指定所需的架构。
使用架构读取 CSV 文件的笔记本
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读取列子集的错误
CSV 分析程序的行为取决于读取的列集。 如果指定的架构不正确，则结果会有很大差异，具体取决于访问的列的子集。 以下笔记本提供最常见的错误。
读取 CSV 文件的列子集的注意事项的笔记本
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