大数据csv转换xlsx
简述信息一览：
用Python语言写Spark
对于本地单机模式，使用 local[*] 表示使用所有 CPU 核心，这种模式通常能满足开发阶段的需求，并且实现多线程并行运行，使代码编写过程变得简单。Spark 还支持其他分布式模式，如 Standalone，Yarn 和 Mesos 等。构建好 session 后，我们可以开始进行文件读取。首先，让我们读取我们的 CSV 文件。
在机器学习实践中，将Spark与Python结合是一项关键技术。首先，通过设置Spark Context，可以初始化内部服务并建立到Spark执行环境的连接，这是构建整个Spark应用的基础。其次，驱动程序中的Spark Context对象扮演着协调员的角色，它负责协调所有分布式进程并允许进行资源分配。
启动Spark应用程序：通过设置PYSPARK_PYTHON环境变量来使用自己打包的Python环境启动Spark应用程序。
Spark脚本提交/运行/部署1spark-shell（交互窗口模式）运行Spark-shell需要指向申请资源的standalonespark集群信息，其参数为MASTER，还可以指定executor及driver的内存大小。
怎么讲csv格式转换为xlsx
xlsx是excel2007的保存时的默认格式，可以通过excel2007打开csv格式的文件，然后另存为xlsx格式即可。
原始方法 如果是少量的Excel文件可以***用打开——另存为。，选择想要转换的格式就OK了！利用小软件 这款软件的名字叫CSVtoExcel，是一款完全免费的批量CSV转EXCEL转换器，输出格式为xls和xlsx，转换时需要将csv文件都放到同一文件夹下，一键转换即可完成。
在excel中csv格式转换的方法如下：启动excel软件，新建或打开需要转换的工作簿或工作表，按下键盘F12键另存为对话框选择csv格式，保存结束；在excel中将xls或xlsx转换为csv格式，方便用于导入手机通讯录或邮件通讯录，提高工作效率。
java导出大数据量到csv文件,数据库大概有4、5W条数据,性能很慢,求各位...
1、多线程啊，按照rownumber，比方说每5000或2000条开个线程，往外读。
2、oracle数据库导出40万条数据csv大概最多需要半个小时左右。
3、指定文件路径。字段之间以逗号分隔，数据行之间以\r 分隔（我这里文件是以 分隔的）。字符串以半角双引号包围，字符串本身的双引号用两个双引号表示。
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