我是大数据的新手，正在尝试了解保存和检索数据的各种方式。我知道Parquet和HBase都是面向列的存储格式，但Parquet是面向文件的存储，而不是与HBase不同的数据库。我的问题是:使用Parquet代替HBase的用例是什么是否有Parquet可以与HBase一起使用的用例。在执行连接的情况下，Parquet的性能会比HBase(比如，通过像Phoenix这样的SQL皮肤访问)？ 最佳答案 正如您已经提到的，parquet是一种存储，而HBase是存储(HDFS)+查询引擎(API/shell)，因此应该在parquet+I
写入Parquet数据可以通过如下方式完成。但是，如果我试图写入多个文件，而且还想输出到多个s3文件，以便读取单个列不会读取所有s3数据，这怎么办？AvroParquetWriterwriter=newAvroParquetWriter(file,schema);GenericData.Recordrecord=newGenericRecordBuilder(schema).set("name","myname").set("favorite_number",i).set("favorite_color","mystring").build();writer.write(record)
我有一个构建在大量外部Parquet文件之上的配置单元表。Parquet文件应该由spark作业生成，但由于将元数据标志设置为false，它们没有生成。我想知道是否有可能以某种无痛的方式恢复它。文件结构如下:/apps/hive/warehouse/test_db.db/test_table/_SUCCESS/apps/hive/warehouse/test_db.db/test_table/_common_metadata/apps/hive/warehouse/test_db.db/test_table/_metadata/apps/hive/warehouse/test_db.d
最近我们从“HDFS上的EMR”迁移到“S3上的EMR”(启用了一致View的EMRFS)，我们意识到与HDFS相比，Spark“SaveAsTable”(Parquet格式)写入S3的速度慢了约4倍但我们找到了使用DirectParquetOutputCommitter-[1]w/Spark1.6的解决方法。S3缓慢的原因-我们不得不支付所谓的Parquet税-[2]默认输出提交器写入临时表并稍后重命名它，而S3中的重命名操作非常昂贵此外，我们确实了解使用“DirectParquetOutputCommitter”的风险，即在启用推测任务的情况下可能会发生数据损坏。现在有了Spark
我知道我们可以使用SparkSQL和Impala加载parquet文件，但想知道我们是否可以使用Hive做同样的事情。我已经阅读了很多文章，但我仍然感到困惑。简单地说，我有一个parquet文件-比如users.parquet。现在我对如何从users.parquet加载/插入/导入数据到配置单元(显然是到表中)感到震惊。如果我遗漏了一些明显的东西，请告诉我或指出正确的方向。Creatinghivetableusingparquetfilemetadatahttps://phdata.io/examples-using-textfile-and-parquet-with-hive-an
我想在我的一个项目中使用parquet作为列式存储。但我不想依赖hadoop/hdfs库。是否可以在hdfs之外使用Parquet？或者最小依赖性是多少？ 最佳答案 调查同样的问题我发现目前显然是不可能的。我找到了这个gitissue，建议将parquet从hadoopapi中分离出来。显然还没有完成。在ApacheJira中我发现了一个issue，它要求一种在hadoop之外读取parquet文件的方法。在撰写本文时尚未解决。编辑:github上不再跟踪问题(上面的第一个链接已失效)。我发现的一个较新的问题位于apache'sJi
我有一个Parquet表，其中一列是,array>可以使用LATERALVIEW语法在Hive中针对此表运行查询。如何将此表读入RDD，更重要的是如何在Spark中过滤、映射此嵌套集合？在Spark文档中找不到对此的任何引用。提前感谢您提供任何信息!附言。我觉得在桌面上提供一些统计数据可能会有所帮助。主表中的列数~600。行数~200m。嵌套集合中的“列”数~10。嵌套集合中的平均记录数约为35。 最佳答案 嵌套集合没有什么神奇之处。Spark将以相同的方式处理RDD[(String,String)]和RDD[(String,Seq
开发人员和API文档均未包含有关可以在DataFrame.saveAsTable或DataFrameWriter.options中传递哪些选项的任何引用，它们会影响Hive的保存table。我希望在这个问题的答案中，我们可以汇总有助于Spark开发人员的信息，他们希望更好地控制Spark保存表的方式，并可能为改进Spark的文档提供基础。 最佳答案 您在任何地方都看不到options文档的原因是它们是特定于格式的，开发人员可以使用一组新的options继续创建自定义写入格式。但是，对于少数支持的格式，我列出了spark代码本身提到的
目录总体流程介绍 1.从Kafka读取数据2.使用UDF进行数据解析3.将
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
