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
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭8年前。ImprovethisquestionHadoop流是否支持ORC和parquet等新的列式存储格式，或者Hadoop之上是否有允许您读取此类格式的框架？
有没有办法找出在HDFS中写入parquet文件时使用的parquet版本？我正在尝试查看各种文件是使用相同的Parquet版本还是不同的版本编写的。 最佳答案 $hadoopjarparquet-tools-1.9.0.jarmetamy-parquet-file.parquet|grep"parquet-mrversion"creator:parquet-mrversion1.8.1(build4aba4dae7bb0d4edbcf7923ae1339f28fd3f7fcf) 关于h
我是BigData生态系统的新手，有点入门。我已经阅读了几篇关于使用spark流读取kafka主题的文章，但想知道是否可以使用spark作业而不是流从kafka读取？如果是的话，你们能帮我指出一些可以帮助我入门的文章或代码片段吗？我的问题的第二部分是以拼花格式写入hdfs。一旦我从Kafka读到，我想我会有一个rdd。将此rdd转换为数据帧，然后将数据帧写入Parquet文件。这是正确的方法吗？感谢任何帮助。谢谢 最佳答案 要从Kafka读取数据并将其以Parquet格式写入HDFS，使用SparkBatch作业而不是流，您可以
我可以访问hdfs文件系统，并且可以查看parquet文件hadoopfs-ls/user/foo如何将这些parquet文件复制到我的本地系统并将它们转换为csv以便我可以使用它们？这些文件应该是每行包含多个字段的简单文本文件。 最佳答案 尝试df=spark.read.parquet("/path/to/infile.parquet")df.write.csv("/path/to/outfile.csv")相关API文档:pyspark.sql.DataFrameReader.parquetpyspark.sql.DataFra
我使用Spark1.3.0并将Parquet文件写入OpenstackSwift对象存储已有一段时间了。我正在为Parquet文件使用大约12个分区，这些文件将Parquet文件写入Swift的几个部分。写入文件没有问题。但是当我尝试通过Spark读取它时，出现了这个错误:ERRORExecutor:Exceptionintask9.0instage2.0(TID22)java.io.EOFExceptionatjava.io.DataInputStream.readFully(DataInputStream.java:197)atjava.io.DataInputStream.rea
如何将几十个小二进制文件作为元数据放入Parquet文件Map？小文件是平均100KB左右的文档、图片。我们已经将一些短字符串值放入parquet元信息映射中，但是对映射条目的数量、映射的总大小或单个映射值的大小是否有限制？如果有，有什么限制？也许我的目标不太可能违反限制？ 最佳答案 希望@Gerardo可以提供一些细节，但官方文档说元素大小没有限制:http://parquet.apache.org/documentation/latest/#types州TypesThetypessupportedbythefileformata
我有一个包含少量字段的spark数据框。一些字段是巨大的二进制blob。整行的大小约为50MB。我正在将数据框保存为Parquet格式。我使用parquet.block.size参数控制行组的大小。Spark将生成一个parquet文件，但我总是会在一个行组中获得至少100行。这对我来说是个问题，因为block大小可能会变成千兆字节，这对我的应用程序来说效果不佳。parquet.block.size只要大小足以容纳超过100行，就可以按预期工作。我修改了InternalParquetRecordWriter.java为MINIMUM_RECORD_COUNT_FOR_CHECK=2，这
我有一个在ClouderaVM上运行的SPARK项目。在我的项目中，我从parquet文件加载数据，然后处理这些数据。一切正常，但问题是我需要在学校集群上运行这个项目，但在这部分代码中读取Parquet文件时遇到问题:DataFrameschemaRDF=sqlContext.parquetFile("/var/tmp/graphs/sib200.parquet");我收到以下错误:Couldnotreadfooter:java.io.IOException:CouldnotreadfooterforfileFileStatus{path=file:/var/tmp/graphs/si
