我有一个parquet文件存储在hdfs中，路径中名为small:/user/s/file.parquet并希望在配置单元中创建一个包含其内容的表。文件的架构非常复杂，我希望配置单元自动从文件中导入架构。我想做这样的事情:CREATEEXTERNALTABLEtableNameSTOREDASPARQUETLOCATION'file/path'这可能吗？谢谢你的帮助。 最佳答案 不幸的是，无法在Hive中的单个文件上创建外部表，只能用于目录。如果/user/s/file.parquet是目录中唯一的文件，您可以将位置指定为/user
我正在尝试运行mapreduce作业。我的文件是parquet格式。我收到以下错误:Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/thrift/TExceptionatparquet.format.converter.ParquetMetadateConverter.readParquetMetadata(ParquetMetadateConverter.java:268)atparquet.hadoop.ParquetFileReader.readFooter(ParquetFileReader.ja
我安装了3个节点hadoop和spark。我想从rdbms中获取数据到数据帧中，并将这些数据写入HDFS上的Parquet。“dfs.replication”值为1。当我使用以下命令尝试此操作时，我看到所有HDFSblock都位于我执行spark-shell的节点上。scala>xfact.write.parquet("hdfs://sparknode01.localdomain:9000/xfact")这是预期的行为还是应该将所有block分布在整个集群中？谢谢 最佳答案 由于您正在将数据写入HDFS，因此这不依赖于spark，而
好的，所以在获得关于无法通过spark将key写入parquet文件的异常之后，我查看了API并仅找到了这个。publicclassParquetOutputFormatextendsFileOutputFormat{....(我的假设可能是错误的=D，某处可能还有另一个API。)好吧，这有一些扭曲的意义，毕竟你可以在数据从容器文件中具体化时投影/限制数据。不过，只是为了安全起见。Parquet文件没有序列文件“键”值的概念，对吗？我觉得这有点奇怪，Hadoop基础架构是围绕一个序列文件可能有一个key这一事实构建的。而且我假设这个key被自由地用于将数据分区为局部性的block(而不
我正在尝试在spark中加载parquet文件的目录，但似乎无法使其正常工作......这似乎有效:valdf=sqlContext.load("hdfs://nameservice1/data/rtl/events/stream/loaddate=20151102")但这行不通:valdf=sqlContext.load("hdfs://nameservice1/data/rtl/events/stream/loaddate=201511*")它给了我这个错误:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:hdfs://nameserv
我有一些自定义java对象(内部由其他自定义对象组成)。我希望将这些以Parquet格式写入HDFS。即使经过大量搜索，大多数建议似乎都是围绕使用avro格式和parquet的内部AvroConverter来存储对象。看到这个here和here，看来我将不得不编写自定义WriterSupport来完成此操作。有更好的方法吗？直接编写自定义对象或使用Avro之类的东西作为中间模式定义哪个更好？ 最佳答案 您可以使用Avro反射来获取架构。其代码类似于ReflectData.AllowNull.get().getSchema(Custo
正在读取Parquet文件，但得到的是缩进格式，而不是所需的JSON输出格式。有任何想法吗？我在想我可能需要更改GroupRecordConverter但找不到太多文档。如果可以指出这一点，也会有所帮助。非常感谢您的帮助。longnum=numLines;try{ParquetMetadatareadFooter=ParquetFileReader.readFooter(conf,path,ParquetMetadataConverter.NO_FILTER);MessageTypeschema=readFooter.getFileMetaData().getSchema();Parq
我一直在寻找这个问题的解决方案。在我看来，如果不依赖HDFS和Hadoop，就无法在Java程序中嵌入读写Parquet格式。这个对吗？我想在Hadoop集群之外的客户端机器上读写。我开始对ApacheDrill感到兴奋，但它似乎必须作为一个单独的进程运行。我需要的是使用Parquet格式读写文件的进程内能力。 最佳答案 您可以使用javaParquetClientAPI在hadoop集群外编写parquet格式。这里是java中的示例代码，将parquet格式写入本地磁盘。importorg.apache.avro.Schema;
我正在使用以下命令将parquet文件写入hdfs:df.write.mode(SaveMode.Append).partitionBy(id).parquet(path)之后我正在读取和过滤这样的文件:valfile=sqlContext.read.parquet(folder)valdata=file.map(r=>Row(r.getInt(4).toString,r.getString(0),r.getInt(1),r.getLong(2),r.getString(3)))valfilteredData=data.filter(x=>x.thingId.equals("1"))f
我正在使用pyspark从AmazonS3上的Parquet文件中读取数据帧，例如dataS3=sql.read.parquet("s3a://"+s3_bucket_in)这没有问题。但是后来我尝试写数据dataS3.write.parquet("s3a://"+s3_bucket_out)我确实得到以下异常py4j.protocol.Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo39.parquet.:java.lang.IllegalArgumentException:java.net.URISyntaxException:Relativep
