我正在使用表格属性创建一个表格骨架TBLPROPERTIES('PARQUET.COMPRESSION'='SNAPPY')(因为文件是Parquet格式)并在创建表之前设置一些参数:sethive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;setparquet.enable.dictionary=false;sethive.plan.serialization.format=javaXML;SEThive.exec.compress.output=true;SETmapred.output.compression.type=BLOCK;setavro
我将数据存储在Parquet文件和按年、月、日分区的配置单元表中。因此，每个parquet文件都存储在/table_name/year/month/day/文件夹中。我只想读入部分分区的数据。我有如下各个分区的路径列表:paths_to_files=['hdfs://data/table_name/2018/10/29','hdfs://data/table_name/2018/10/30']然后尝试做类似的事情:df=sqlContext.read.format("parquet").load(paths_to_files)但是，我的数据不包含关于年月日的信息，因为这不是数据本身的一
我有一个包含不同列和ID的排序数据集。数据集已排序(也使用parquet-tools验证):示例:file1:ID1-10file2:ID10-12file3:ID12-33....我还生成并编写了_metadata和_common_metadata文件。我尝试使用过滤器查询(非常大的)数据集valmydata=spark.read.parquet("s3a://.../mylocation")valresult=mydata.filter(mydata("id")===11)result.explain(true)解释告诉我:==ParsedLogicalPlan==Filter(i
在这里，我使用python实用程序使用Pyarrow库为单个数据集创建多个parquet文件，因为一天的数据集大小很大。这里的parquet文件在每个拆分的parquet文件中包含10K的parquet行组，最后我们将拆分文件组合成一个文件以创建一个大的单个parquet文件。在这里，我创建了两个带有合并文件和多个拆分文件的Impala表。当拆分文件数据加载到Impala表中并尝试查询它时，结果会在几秒钟内更快，但是当Impala表是在单个合并的parquet文件上创建时。与提到的拆分文件Impala表相比，它会产生性能问题。在尝试计算Impala表的统计信息时，我无法识别这两个表之间
为什么我必须将RDD转换为DF才能将其编写为parquet、avro或其他类型？我知道写RDD因为不支持这些格式。我实际上是在尝试编写一个Parquet文件，第一行仅包含标题日期，其他行包含详细记录。示例文件布局2019-04-06101,peter,20000102,robin,25000我想用上面的内容创建一个Parquet。我已经有一个包含上述内容的csv文件sample.csv。作为数据帧读取时的csv文件仅包含第一个字段，因为第一行只有一列。rdd=sc.textFile('hdfs://somepath/sample.csv')df=rdd.toDF()df.show()对
我们可以从当前代码访问us-east-1，但无法访问us-east-2上的parquet文件。请注意“us-east-2”连接，创建datafream在intellij上工作正常，但当我们从spark-shell尝试时它会给出400错误。我试图在sparkshell上工作/Users/test/Downloads/spark-2.3.3-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell--jars/Users/test/Downloads/hadoop-aws-2.7.3.jar,/Users/测试/下载/aws-java-sdk-1.7.4.jarval配置=sc.hado
我看到hadoop的最新稳定版本是0.20.x。最新版本是0.23.。从.20.到0.23.x似乎有很多变化。我们能够建立具有稳定版本(0.20.2)的小型集群并练习mapreduce编程。我们已经看到在0.23.x中添加了许多新的API。为了探索0.23.x，我们还需要使用0.23.x版本设置集群。你们能给我们一份文档吗，我们可以在其中设置0.23.x版本的集群。当我解压tar文件时，0.23.x似乎完全不同，它不像0.20.x。请给我们一些书籍引用/文档，其中从一开始就提到了集群设置。谢谢MRK 最佳答案 0.23和pre-0.
我想要一个arrayList来保存对reduce函数中对象的引用。@Overridepublicvoidreduce(finalTextpKey,finalIterablepValues,finalContextpContext)throwsIOException,InterruptedException{finalArrayListbsonObjects=newArrayList();for(finalBSONWritablevalue:pValues){bsonObjects.add(value);//dosomecalculations.}for(finalBSONWritabl
我创建了一个hive表，如下所示:createtableparqtab(idint,namechar(30),citychar(30))partitionedby(countrychar(30))rowformatdelimitedfieldsterminatedby','storedasparquetlocation'/home/hive/practice';并加载以下数据:3,Bobby,London4,Sunny,Amsterdam使用加载命令:loaddatalocalinpath'/home/cloudera/Desktop/hid'intotableparqtabparti
我在spark-shell中将一个DataFrame写入了hdfs，并得到了以下输出。我想了解的是，什么决定了正在写入的Parquet文件的大小？我的dfs.block.size设置为:scala>spark.sparkContext.hadoopConfiguration.get("dfs.block.size")res1:String=134217728这是128MB，为什么我的文件在20,000,000字节范围内？-rw-r--r--1hadoopsupergroup02018-11-1311:51/new_sample_parquet_test/_SUCCESS-rw-r--r
