Spark读取嵌套XML必须使用Databricks的spark-xml包，原生不支持；需正确配置rowTag、valueTag、attributePrefix等参数解析嵌套结构、属性和混合内容，大文件应分片处理避免OOM。
Spark读取嵌套XML必须用spark-xml第三方包
Spark原生不支持XML，spark.read.format("xml")会直接报错java.lang.ClassNotFoundException: Failed to find data source: xml。必须显式引入Databricks维护的com.databricks:spark-xml_2.12（注意Scala版本要匹配）。Maven坐标不能漏掉_2.12或_2.13后缀，否则运行时找不到类。
嵌套结构需靠rowTag和valueTag准确定位
XML嵌套层级深时，rowTag决定哪一层作为DataFrame的行记录；若不设，默认只解析顶层标签，所有子节点被塞进一个_VALUE字段里，失去结构。遇到含<item><name>A</name><price>10</price></item>这种结构，必须设rowTag="item"。如果某字段值本身是文本（如<title>Spark Guide</title>），还要加valueTag="title"，否则内容会变成空或null。
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rowTag必须是唯一可枚举的“记录级”标签名，不能是root或data这类泛化名 - 多个同名嵌套标签（如
<order><item>...</item><item>...</item></order>）会自动展开为多行，无需额外flatten - 若XML有命名空间（
xmlns="http://example.com/ns"），spark-xml默认不识别，得先用XSLT预处理或改用XmlInputFormat+ RDD方式
复杂类型（数组、属性、混合内容）要主动配置解析策略
默认情况下，XML属性（如<book id="123"></book>）不会自动转成列，必须设attributePrefix="@@"；而混合内容（文本+子标签共存）容易导致字段丢失，需配合valueTag和ignoreSurroundingSpaces=true清理空白。
df = spark.read.format("xml") \
.option("rowTag", "book") \
.option("attributePrefix", "@@") \
.option("valueTag", "_VALUE") \
.option("ignoreSurroundingSpaces", "true") \
.load("books.xml")
这样<book id="123"><title>Spark</title>Intro</book>才会生成三列：@@id、title、_VALUE。漏掉valueTag，Intro就没了。
超大XML文件慎用wholeFile=True，优先分片+流式解析
spark-xml底层依赖javax.xml.parsers.SAXParser，单文件超过2GB极易OOM。不要设wholeFile=True（这是为小文件设计的），而是把XML按rowTag切分成多个小文件，或用spark.read.text()逐行扫描+正则提取关键段落再组装。另外，compression="gzip"仅支持已压缩的单文件，不解压流式读取——意味着必须先解压到磁盘再读，无法节省IO。
真正难啃的是跨文件的嵌套逻辑（比如<order></order>分散在多个XML中），这时候Spark已不是最优解，该换Flink或专用XML流处理器。
