?作者：韩信子@ShowMeAI?数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/409?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容?引言我们在处理本地存储的数据时遇到了一些问题。在相对较小的数据集上，读取-处理-写入操作可能很舒服，但对于大型.csv文件来说，这些操作非常麻烦，可能会消耗大量时间和资源。为了解决这个问题，我将介绍两种文件类型，它们可以提高您的数据读写速度，并压缩存储在磁盘上的数据大小：?Parqu
hive存储格式有很多，但常用的一般是TextFile、ORC、Parquet格式，在我们单位最多的也是这三种hive默认的文件存储格式是TextFile。除TextFile外的其他格式的表不能直接从本地文件导入数据，要先导入到TextFile格式的表中，再从表中用insert导入到其他格式的表中。一、TextFileTextFile是行式存储。建表时无需指定，一般默认这种格式，以这种格式存储的文件，可以直接在HDFS上cat查看数据。可以用任意分隔符对列分割，建表时需要指定分隔符。不会对文件进行压缩，因此加载数据的时候会比较快，因为不需要解压缩；但也因此更占用存储空间。二、ORCFileOR
hive存储格式有很多，但常用的一般是TextFile、ORC、Parquet格式，在我们单位最多的也是这三种hive默认的文件存储格式是TextFile。除TextFile外的其他格式的表不能直接从本地文件导入数据，要先导入到TextFile格式的表中，再从表中用insert导入到其他格式的表中。一、TextFileTextFile是行式存储。建表时无需指定，一般默认这种格式，以这种格式存储的文件，可以直接在HDFS上cat查看数据。可以用任意分隔符对列分割，建表时需要指定分隔符。不会对文件进行压缩，因此加载数据的时候会比较快，因为不需要解压缩；但也因此更占用存储空间。二、ORCFileOR
一、研发背景 DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写，但是截止目前，并没有支持Parquet文件的读写，得益于DataX出色的数据同步性能，去年公司的项目大部分采用了DataX作为数据同步工具，但是从CDH集群同步Parquet或者将其他数据源的数据以Parquet格式写入HDFS，这两个常用场景没有进行支持。因此只能自己动手，补充HdfsReader和HdfsWriter插件，以支持Parquet文件的读写。二、HdfsReader插件 本插件比较简单，一共五个类，具体类名及对应修改项如下：DFSUtil：增加是否Parquet文件类型判断方法、增加Parquet文件读取转换方法
一、研发背景 DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写，但是截止目前，并没有支持Parquet文件的读写，得益于DataX出色的数据同步性能，去年公司的项目大部分采用了DataX作为数据同步工具，但是从CDH集群同步Parquet或者将其他数据源的数据以Parquet格式写入HDFS，这两个常用场景没有进行支持。因此只能自己动手，补充HdfsReader和HdfsWriter插件，以支持Parquet文件的读写。二、HdfsReader插件 本插件比较简单，一共五个类，具体类名及对应修改项如下：DFSUtil：增加是否Parquet文件类型判断方法、增加Parquet文件读取转换方法
也是知识，要了解URL：https://zhuanlan.zhihu.com/p/459444652为什么我们需要不同的文件格式？对于MapReduce和Spark等支持HDFS的应用程序来说，一个巨大的瓶颈是在特定位置查找相关数据所需的时间以及将数据写回另一个位置所需的时间。这些问题随着管理大型数据集的困难而变得复杂，例如不断发展的模式或存储限制。在处理大数据时，存储此类数据所需的成本更高（Hadoop冗余存储数据以实现容错）。除了存储成本之外，处理数据还伴随着CPU、网络、IO成本等。随着数据的增加，处理和存储的成本也随之增加。各种Hadoop文件格式在数据工程解决方案中得到了发展，以缓解
也是知识，要了解URL：https://zhuanlan.zhihu.com/p/459444652为什么我们需要不同的文件格式？对于MapReduce和Spark等支持HDFS的应用程序来说，一个巨大的瓶颈是在特定位置查找相关数据所需的时间以及将数据写回另一个位置所需的时间。这些问题随着管理大型数据集的困难而变得复杂，例如不断发展的模式或存储限制。在处理大数据时，存储此类数据所需的成本更高（Hadoop冗余存储数据以实现容错）。除了存储成本之外，处理数据还伴随着CPU、网络、IO成本等。随着数据的增加，处理和存储的成本也随之增加。各种Hadoop文件格式在数据工程解决方案中得到了发展，以缓解
SparkParquetLoader:Reducenumberofjobsinvolvedinlistingadataframe'sfiles我正在通过将parquet数据加载到数据框中1spark.read.parquet('hdfs:///path/goes/here/...')由于parquet分区，该路径中有大约50k个文件。当我运行该命令时，spark会生成数十个小作业，这些小作业总体上需要几分钟才能完成。以下是sparkUI中作业的外观：如您所见，虽然每个作业有大约2100个任务，但它们执行速度很快，大约2秒。启动这么多"迷你作业"效率低下，并导致此文件列出步骤大约需要10分钟(其
SparkParquetLoader:Reducenumberofjobsinvolvedinlistingadataframe'sfiles我正在通过将parquet数据加载到数据框中1spark.read.parquet('hdfs:///path/goes/here/...')由于parquet分区，该路径中有大约50k个文件。当我运行该命令时，spark会生成数十个小作业，这些小作业总体上需要几分钟才能完成。以下是sparkUI中作业的外观：如您所见，虽然每个作业有大约2100个任务，但它们执行速度很快，大约2秒。启动这么多"迷你作业"效率低下，并导致此文件列出步骤大约需要10分钟(其
daskreadparquetfilefromspark对于从spark写入的parquet文件(没有任何分区)，它的目录如下所示：12345%lsfoo.parquetpart-00017-c17ab661-2564-428e-8233-e7a9951fb012-c000.gz.parquetpart-00018-c17ab661-2564-428e-8233-e7a9951fb012-c000.gz.parquetpart-00019-c17ab661-2564-428e-8233-e7a9951fb012-c000.gz.parquet_SUCCESS尝试通过pandas读取时：1pd.
