我在Hadoop上使用ApacheParquet，一段时间后我有一个问题。当我在Hadoop上的Spark中生成Parquet时，它会变得非常困惑。当我说凌乱时，我的意思是Spark作业正在生成大量Parquet文件。当我尝试查询它们时，我正在处理大量查询，因为Spark正在将所有文件合并在一起。你能告诉我正确的处理方法吗，或者我可能会误用它们？您是否已经处理过它，您是如何解决的？更新1:将这些文件合并到一个Parquet中的一些“副业”是否足够好？最好使用什么大小的Parquet文件，一些上下边界？ 最佳答案 看看thisGitH
我一直在研究在项目中使用avro、parquet和其他数据源的利弊。如果我从其他不使用Hadoop的人那里接收输入数据，他们是否能够以avro/parquet格式提供此输入数据？到目前为止，我对这些格式的阅读仅限于Hadoop基础设施领域，所以我想知道对于那些只使用Oracle/SQL的人来说，以这种格式提供数据会有多困难。 最佳答案 可以在没有Hadoop的情况下使用这些格式，但这样做的难易程度取决于语言绑定(bind)。例如，在单机上读/写Parquet文件对于Java语言绑定(bind)(甚至称为parquet-mr，其中mr
我看到在导入和存储到HDFS时使用了不同的文件格式，并且数据处理引擎在执行它们自己的一组过程时也使用这些格式。那么这些文件格式有什么样的区别，以及如何为不同的文件格式做出选择用例。作为新手，它会造成混淆。请帮助相同的人。 最佳答案 选择取决于您所面临的用例，具体取决于您拥有的数据类型、与处理工具的兼容性、模式演变、文件大小、查询类型和读取性能。一般来说:Avro更适合随时间变化的事件数据序列用于在MR作业之间分片的数据集Parquet的柱状格式更适合分析这里有一些可以帮助你的关键写入性能(越多+越快)顺序:+++阿夫罗:++Parq
我们在s3(parquet文件)中有以下格式的数据集，数据根据行号分为多个parquet文件。data1_1000000.parquetdata1000001_2000000.parquetdata2000001_3000000.parquet...我们有超过2000个这样的文件，每个文件都有数百万条记录。所有这些文件都具有相同的列数和结构。如果我们需要在配置单元中对数据集进行分区，其中一列中有时间戳。我们如何指向数据集并在其之上创建单个Hive外部表以供我们分析，或者可以使用Spark对其进行分析？谢谢。 最佳答案 您可以简单地指
编辑2通过将RDD重新分区为8个分区间接解决了问题。遇到avro对象不是“javaserialisable”的障碍，找到了一个片段heretodelegateavroserialisationtokryo.原来的问题依然存在。编辑1:删除了map函数中的局部变量引用我正在编写一个驱动程序，使用parquet和avroforio/schema在spark上运行计算繁重的作业。我似乎无法得到Spark来使用我所有的核心。我究竟做错了什么？是因为我已将键设置为null吗？我刚刚开始了解hadoop如何组织文件。据我所知，因为我的文件有1GB的原始数据，我应该期望看到与默认block和页面大小
我已经在Pig中创建了一个Parquet文件(在目录outputset中)grunt>STOREextractedINTO'./outputset'USINGParquetStorer;该文件有1条记录，如下所示，grunt>mydata=LOAD'./outputset/part-r-00000.parquet'usingParquetLoader;grunt>dumpmydata;(val1,val2,val3)grunt>describemydata;mydata:{val_0:chararray,val_1:chararray,val_2:chararray}在此之后，我在Hi
有没有办法计算出用snappy压缩的parquet文件的未压缩文件大小是多少？我在HDFS目录中有很多Parquet文件，我试图弄清楚如果该数据未压缩，是否有办法计算文件大小。 最佳答案 您可以尝试解压缩数据并查看它占用了多少空间。参见Howtodecompressthehadoopreduceoutputfileendwithsnappy?也许有一种我不知道的更优雅的方式 关于hadoop-找出原始Parquet文件的大小？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在使用级联将TextDelimited转换为parquet&avro文件。我无法像Avro那样为Parquet元数据中的列提供描述。当任何人使用数据集来获取有关数据集本身字段的一些描述时，这将很有帮助。下面是Parquet架构:messageLaunchApplication{requiredintfield1;requiredbinaryfield2;optionalbinaryfield3;requiredbinaryfield4;}下面是avro模式:{"type":"record","name":"CascadingAvroSchema","namespace":"","f
我想使用java将parquet文件直接保存到hdfs。这是我用来生成parquet文件并将它们存储在本地的代码，但现在我想将它们存储在hdfs中。finalStringschemaLocation="/home/javier/FlinkProjects/kafka-flink/src/main/java/com/grallandco/demos/avro.json";finalSchemaavroSchema=newSchema.Parser().parse(newFile(schemaLocation));finalMessageTypeparquetSchema=newAvroS
我在Qubole(Hive)中创建了一个外部表，它从s3读取parquet(compressed:snappy)文件，但是在执行SELECT*table_name时，我得到了所有的空值除分区列之外的列。我尝试在SERDEPROPERTIES中使用不同的serialization.format值，但我仍然面临同样的问题。在删除属性'serialization.format'='1'时，我得到了ERROR:Failedwithexceptionjava.io.IOException:Cannotreadvalueat0inblock-1infiles3://path_to_parquet/
