我要达到的目标从源大JSON文件中获取数据(employee-sample.json)一个简单的spark应用程序，将其作为文本文件读取并存储在parquet(simple-loader.java)中。我不知道JSON文件中有什么，所以我不能放置任何模式，所以我想要读取模式，而不是写入模式。一个包含一列名为“值”的Parquet文件，其中包含已创建的JSON字符串在parquet文件上创建一个HIVE外部表，当我执行“select*fromtable”时，我看到一列带有JSON数据。我真正需要的是创建一个HIVE表，它可以读取“值”列中的JSON数据并应用架构和发出列，这样我就可以根据
这是一个最佳实践问题。我们的设置是一个hadoop集群，将(日志)数据存储在hdfs中。我们获取csv格式的数据，每天一个文件。在hadoop中对这些文件运行MR作业没问题，只要文件的“架构”(尤其是列数)不变即可。但是，我们面临的问题是，我们要分析的日志记录最终会发生变化，因为可能会添加或删除列。我想知道你们中的一些人是否愿意分享针对此类情况的最佳实践。我们目前能想到的最好的方式是将数据存储为json格式而不是csv。但是，这会增加(至少增加一倍)所需的存储空间。我们还遇到了ApacheAvro和ApacheParquet，并且刚刚开始对此进行研究。欢迎就此问题提出任何想法和意见。
我创建了一个以id作为其分区的表样本，并将其以parquet格式存储。createtablesample(uuidString,dateString,NameString,EmailIDString,CommentsString,CompanyNameString,countryString,urlString,keywordString,sourceString)PARTITIONEDBY(idString)Storedasparquet;然后我使用下面的命令将值插入其中INSERTINTOTABLEsamplePARTITION(id)Selectuuid,date,Name,Em
下面是我使用ApacheSpark的用例1)我在HDFS上有大约2500个Parquet文件，文件大小因文件而异。2)我需要处理每个parquet文件并构建一个新的DataFrame并将一个新的DataFrame写入orc文件格式。3)我的Spark驱动程序是这样的。我正在迭代每个文件，处理单个Parquet文件，创建一个新的DataFrame并将一个新的DataFrame编写为ORC，下面是代码片段。valfs=FileSystem.get(newConfiguration())valparquetDFMap=fs.listStatus(newPath(inputFilePath))
我的Java应用程序使用实时数据，然后发布到S3上的ORC文件问题在于，在我们处理所有记录之前，我们不知道文件的模式，而不是第一个记录例如:消息1具有属性A和B消息2具有属性A、B和C消息3具有属性A和C因为这是一个实时应用程序，所以我不希望处理所有消息来计算架构，因为那样会很慢是否可以在我们处理数据时添加到架构中？我看过Java示例here但我没有办法Parquet在这里会更好吗？ 最佳答案 我认为您可能正试图在方孔中安装圆钉。听起来您正在摄取具有未知架构的事件流，并且您希望以针对已知架构优化的格式存储它。我想您可以在跟踪模式的同
我对这个话题做了很多研究。我有一个3TB大小的数据集。以下是该表的数据架构:root|--user:string(nullable=true)|--attributes:array(nullable=true)||--element:string(containsNull=true)每天，我都会得到一份我需要其属性的用户列表。我想知道我是否可以将上述模式写入包含前2个用户字母的Parquet文件。例如，Omkar|[a,b,c,d,e]Mac|[a,b,c,d,e]Zee|[a,b,c,d,e]Kim|[a,b,c,d,e]Kelly|[a,b,c,d,e]在上面的数据集上，我可以做这
我正在尝试从parquet文件中发现模式。我尝试使用代码:parquet-toolsschemahdfs://:8020///.parquet但是我得到了错误:SIMPLEauthenticationisnotenabled.Available:[TOKEN,KERBEROS]有谁知道如何在Kerberized环境中使用parquet-tools。我有带权限的keytab，我在knit命令之前运行。 最佳答案 hadoop.security.authentication的配置可以取值SIMPLE或KERBEROS。从你得到的错误来看
所以我正在尝试运行一个sqoop导入作业，在其中我根据我的partition_key保存parquet文件。最终，我希望我的文件夹/TABLE_DIR/有5个Parquet文件，每个唯一分区键1个。目前我只有4。我无法设置num-mappers5。Table2partition_key可能会上升到8，为此我想获得8个Parquet文件等。Table1:primary_key:[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]partition_key:[1,1,1,2,2,2,3,3,4,5]value:[15,12,18,18,21,23,25,26,24,10]Code:sqoopimp
在Spark中创建了一个parquet文件。这是代码片段parquet_file_name=os.path.join(partition,os.path.basename(fileLocation)+".parquet")dfData=sqlContext.createDataFrame(addedColumns,schema)dfData.save(parquet_file_name,"parquet","append")我可以在Spark中读取文件内容。In[1]:sqlContext=SQLContext(sc)parquetFile=sqlContext.parquetFile
我试图将现有的avro文件转换为parquet。但是输出的Parquet文件是空的。我不确定我做错了什么......我的代码片段:FileReaderfileReader=DataFileReader.openReader(newFile("output/users.avro"),newGenericDatumReader());SchemaavroSchema=fileReader.getSchema();//generatethecorrespondingParquetschemaMessageTypeparquetSchema=newAvroSchemaConverter().c
