在这里，我使用python实用程序使用Pyarrow库为单个数据集创建多个parquet文件，因为一天的数据集大小很大。这里的parquet文件在每个拆分的parquet文件中包含10K的parquet行组，最后我们将拆分文件组合成一个文件以创建一个大的单个parquet文件。在这里，我创建了两个带有合并文件和多个拆分文件的Impala表。当拆分文件数据加载到Impala表中并尝试查询它时，结果会在几秒钟内更快，但是当Impala表是在单个合并的parquet文件上创建时。与提到的拆分文件Impala表相比，它会产生性能问题。在尝试计算Impala表的统计信息时，我无法识别这两个表之间
为什么我必须将RDD转换为DF才能将其编写为parquet、avro或其他类型？我知道写RDD因为不支持这些格式。我实际上是在尝试编写一个Parquet文件，第一行仅包含标题日期，其他行包含详细记录。示例文件布局2019-04-06101,peter,20000102,robin,25000我想用上面的内容创建一个Parquet。我已经有一个包含上述内容的csv文件sample.csv。作为数据帧读取时的csv文件仅包含第一个字段，因为第一行只有一列。rdd=sc.textFile('hdfs://somepath/sample.csv')df=rdd.toDF()df.show()对
我们可以从当前代码访问us-east-1，但无法访问us-east-2上的parquet文件。请注意“us-east-2”连接，创建datafream在intellij上工作正常，但当我们从spark-shell尝试时它会给出400错误。我试图在sparkshell上工作/Users/test/Downloads/spark-2.3.3-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell--jars/Users/test/Downloads/hadoop-aws-2.7.3.jar,/Users/测试/下载/aws-java-sdk-1.7.4.jarval配置=sc.hado
我创建了一个hive表，如下所示:createtableparqtab(idint,namechar(30),citychar(30))partitionedby(countrychar(30))rowformatdelimitedfieldsterminatedby','storedasparquetlocation'/home/hive/practice';并加载以下数据:3,Bobby,London4,Sunny,Amsterdam使用加载命令:loaddatalocalinpath'/home/cloudera/Desktop/hid'intotableparqtabparti
我在spark-shell中将一个DataFrame写入了hdfs，并得到了以下输出。我想了解的是，什么决定了正在写入的Parquet文件的大小？我的dfs.block.size设置为:scala>spark.sparkContext.hadoopConfiguration.get("dfs.block.size")res1:String=134217728这是128MB，为什么我的文件在20,000,000字节范围内？-rw-r--r--1hadoopsupergroup02018-11-1311:51/new_sample_parquet_test/_SUCCESS-rw-r--r
hive2.1我有下表定义:CREATEEXTERNALTABLEtable_snappy(aSTRING,bINT)PARTITIONEDBY(cSTRING)ROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'STOREDASINPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat'OUTPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredPa
我正在开发一种实用程序，它一次读取多个parquet文件并将它们写入一个输出文件。实现非常简单。该实用程序从目录中读取parquet文件，从所有文件中读取Group并将它们放入列表中。然后使用ParquetWrite将所有这些组写入一个文件中。读取600mb后，它抛出Java堆空间内存不足错误。读写500mb的数据也需要15-20分钟。Isthereawaytomakethisoperationmoreefficient?读取方法如下所示:ParquetFileReaderreader=newParquetFileReader(conf,path,ParquetMetadataConv
我正在使用spark以parquet格式在Hadoop和hive上写入数据。我想启用压缩，但我只能找到2种压缩类型-大多数时候都使用snappy和Gzip。Parquet是否也支持任何其他压缩，如Deflate和lzo？ 最佳答案 ApacheParquet支持的压缩类型在parquet-format存储库中指定:/***Supportedcompressionalgorithms.**Codecsaddedin2.4canbereadbyreadersbasedon2.4andlater.*Codecsupportmayvaryb
我正在gruntshell中尝试以下Pig语句。pig版本是-->ApachePig版本0.12.1grunt>register/home/user/surender/mapreducejars/parquet-pig-1.0.1.jar;grunt>A=LOAD'/user/user/inputfiles/parquet.txt'USINGPigStorage(',')AS(id:int,name:chararray);grunt>STOREAinto'/user/user/outputfiles/pig'USINGparquet.pig.ParquetStorer;2016-09-
我有包含Parquet数据的Hive外部表。这里没有使用压缩。我正在使用spark作业将数据(Parquet文件)写入HDFS目录。但是当我尝试从表中选择数据时，出现以下错误/警告并且没有出现输出。我确信这是一个常见问题。请告诉我如何克服这个问题？hive-1.2.1000.2.5.0.0-1245hdp-2.5.0.0-1245Spark版本1.6.2Jun1,20175:04:27PMWARNING:org.apache.parquet.CorruptStatistics:Ignoringstatisticsbecausecreated_bycouldnotbeparsed(see
