你可以把这个放进 try 块和 catch 例外

try {
       val df: DataFrame = spark.read
          .format("csv")
          .option("delimiter", ",")
          .schema(schema)
          .load(inputPath + "/*.csv*")
    }catch (Exception e) {
    print("Do something else here")
    e.getMessage();
  }

或者，如果要检查csv是否存在，可以先检查文件是否存在

import java.nio.file.{Paths, Files}
exist = Files.exists(Paths.get(inputPath +  "/*.csv*"))
if (exist){
 val df: DataFrame = spark.read
          .format("csv")
          .option("delimiter", ",")
          .schema(schema)
          .load(inputPath + "/*.csv*")

 }

如果有多条路径 inputPaths 例如，您可以将它们过滤为

inputPaths.filter(f => Files.exists(Paths.get(f +  "/*.csv*")))

对于hdfs文件系统，可以用
对于单个文件

val conf = sc.hadoopConfiguration
val fs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(conf)
val exists = fs.exists(new org.apache.hadoop.fs.Path(inputPath +  "/*.csv*"))
if (exist){
     val df: DataFrame = spark.read
              .format("csv")
              .option("delimiter", ",")
              .schema(schema)
              .load(inputPath + "/*.csv*")

     }

对于存储在数组中的多个文件位置。

val conf = sc.hadoopConfiguration
val fs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(conf)

inputPaths.filter(f => fs.exists(new org.apache.hadoop.fs.Path(f +  "/*.csv*")))