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
我有一个包含100,000条记录的Parquet文件。我想并行处理所有记录，我的处理将生成更多列。因此，如果我的Parquet文件有3列和100,000条记录，我的文件如下所示-colAcolBcolCaabbccaa1bb1cc1并行处理后，我想要一个包含相同列和3列的新Parquet文件。我的输出看起来像这样-colAcolBcolCcolDcolEcolFaabbccddeeffaa1bb1cc1dd1ee1ff1我想知道-在spark节点中并行运行后，如何将所有结果合并到1个parquet文件中？如何向现有文件添加更多列？如有任何帮助，我们将不胜感激。
ORC和Parquet文件本身(没有其他压缩选项，如snappy)具有压缩效果(相同的数据加载到parquet文件中会比文本文件小很多)，所以我会问是否需要指定压缩选项像snappy进一步压缩ORC和parquet文件，因为这些文件存储为二进制文件，也许压缩效果对二进制数据没有那么大。更新:我尝试了一个306M的文本文件，然后文字:306MParquet:323MParquet+snappy:50M从测试结果来看，parquet本身是没有压缩的，比text还要大(不知道什么原因)，parquet+snappy的压缩效果很高。 最佳答案
我想从EMR上的Pig中的s3存储桶中加载数据，我的源文件格式是parquet:下面是我用过的命令:A=LOAD's3://test-1/icted/emp_db/emp_tb'USINGparquet.pig.ParquetLoader(header__change_seq:chararray,header__change_oper:chararray,header__change_mask:chararray,header__stream_position:chararray,header__operation:chararray,header__transaction_id:ch
能否将Hive查询结果导出为parquet文件格式？我可以像这样将结果导出为tsv:INSERTOVERWRITEDIRECTORY'/home/user/events'rowformatdelimitedfieldsterminatedby'\t'但我如何告诉它以Parquet格式进行呢？ 最佳答案 插入覆盖目录“EXTERNAL_DIRECTORY”存储为PARQUET从SOURCE_TABLE_NAME选择*； 关于hadoop-以parquet格式文件输出配置单元结果，我们在St
我有一个文件，其中包含文本和“^”之间的数据:一些文字^在这里^还有一些^更多到这里我正在编写自定义输入格式以使用“^”字符分隔行。即映射器的输出应该是这样的:一些文字去这里还有一些更多内容在这里我编写了一个扩展FileInputFormat的自定义输入格式，还编写了一个扩展RecordReader的自定义记录阅读器。下面给出了我的自定义记录阅读器的代码。我不知道如何处理这段代码。在WHILE循环部分使用nextKeyValue()方法时遇到问题。我应该如何从拆分中读取数据并生成自定义键值？我正在使用所有新的mapreduce包而不是旧的mapred包。publicclassMyRec
如果我有一个二进制数据文件(它可以转换为csv格式)，有没有办法直接从它加载parquet表？许多教程展示了将csv文件加载到文本表，然后从文本表加载到parquet表。从效率的角度来看，是否可以像我已有的那样直接从二进制文件加载Parquet表？理想情况下使用创建外部表命令。或者我需要先将其转换为csv文件？有文件格式限制吗？ 最佳答案 不幸的是，在Impala中无法读取自定义二进制格式。您应该将文件转换为csv，然后在现有csv文件上创建一个外部表作为临时表，最后插入到从临时csv表读取的最终Parquet表中。ImpalaPa
借助AzureSQL数据仓库中的Polybase技术，我是否可以查询以parquetHadoop格式存储的数据？感谢您的帮助。 最佳答案 目前，PolyBase不支持ApacheParquet。它在PolyBase内实现的路线图上，因为它允许用户利用Hadoop中类似于SQLDW中的柱状数据结构。感谢John提出的问题-我会将其添加到我们正在跟踪的功能请求中。更新:读写Parquet文件是nowsupported. 关于azure-在AzureSQL数据仓库中使用Polybase技术，我
有没有一种方法可以在不使用mapreduce的情况下通过获取元数据来直接读取Parquet文件列名。请举一些例子。我使用snappy作为压缩编解码器。 最佳答案 您可以使用ParquetFileReader或使用现有工具https://github.com/Parquet/parquet-mr/tree/master/parquet-tools用于使用命令行读取Parquet文件。 关于hadoop-如何在非mapreducejava程序中读取Parquet模式，我们在StackOver
