从用C++编写的文件中读回字段中的KeyValueMetadata和yarrow中的架构
如果我使用脚本simple-write-parquet.cpp编写一个简单的Parquet文件，我希望得到一个只有一个列的简单Parquet文件MyInt。脚本simple-write-parquet.cpp尝试使用一些伪值将KeyValueMetadata添加到字段MyInt。在C++代码中，如果我这样做， std::cout ToString(true)
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为什么`Plan_Dictionary`编码的字典页偏移量为0？
镶木地板是由Spark v2.4镶木地板-MR v1.10生成的 n = 10000 x = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 5.0, None] * n y = [u'é', u'é', u'é', u'é', u'a', None, u'a'] * n z = np.random.rand(len(x)).tolist() dfs = spark.createDat
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如何读取箭木地板键值元数据？
当我在R和Python中保存拼图文件时(使用pyrow)，我得到一个保存在元数据中的箭头架构字符串。 如何读取元数据？它是平面缓冲区编码的数据吗？架构的定义在哪里？它未列在Arrow文档站点上。 元数据是如下所示的键-值对 key: "ARROW:schema" value: "/////5AAAAAQAAAAAAAKAAwABgAFAAgACgAAAAABAwAEAAAAyP
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Spark Dataframe/Parquet中的Enum等效项
我有一个包含数亿行的表，我希望将其存储在Spark的DataFrame中，并作为拼图文件保存在磁盘上。 我的拼图文件大小现在超过2TB，我希望确保已对其进行优化。 这些列中有很大一部分是字符串值，这可能很长，但也通常只有很少的值。例如，我有一列只有两个不同的值(一个是20个字符，一个是30个字符的字符串)，还有一个列的字符串平均有400个字符，但所有条目中只有大约400个不同的值。
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如何在PYTHON中从S3中的PANDA数据帧写入拼图文件
我有一个 pandas 数据帧。我想在S3中将此数据帧写入拼图文件。 我需要一个相同的示例代码。我试着在谷歌上搜索它。但我无法获得有效的示例代码。 推荐答案 首先确保您安装了 pandas 箭或实木地板。 然后安装boto3和AWS cli。使用AWS CLI设置位于.aws文件夹中的配置和凭据文件。 这里有一个简单的脚本，使用pyarrow和boto3创建一个临时拼图文件，然
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Spark：哪些选项可以与DataFrame.saveAsTable或DataFrameWriter.Options一起传递？
开发人员和API文档都没有任何关于DataFrame.saveAsTable或DataFrameWriter.options可以传递哪些选项的参考，它们会影响配置单元表的保存。 我希望在这个问题的答案中，我们可以汇总一些信息，这些信息将有助于Spark开发人员更好地控制Spark保存表的方式，或许还能为改进Spark的文档提供基础。 推荐答案 您在任何地方都看不到options文
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PyArrow：递增地使用ParquetWriter，而无需将整个数据集保存在内存中(大于内存拼接文件)
我正在尝试将一个较大的拼图文件写入磁盘(大于内存)。我天真地认为我可以聪明地使用ParquetWriter和WRITE_TABLE递增地写入文件，比如(POC)： import pyarrow as pa import pyarrow.parquet as pq import pickle import time arrow_schema = pickle.load(open('schem
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可以按块读取镶木地板文件吗？
例如， pandas 的read_csv有一个chunk_size参数，该参数允许read_csv返回CSV文件的迭代器，以便我们可以按块读取该文件。 拼图格式以块的形式存储数据，但是没有像read_csv这样的块来读取数据。 有没有办法分块读取镶木地板文件？ 推荐答案 如果您的拼图文件不是使用行组创建的，则READ_ROW_GROUP方法似乎不起作用(只有一个组！)。
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要缓冲或字节流的拼图编写器
我有一个Java应用程序，可以将JSON消息转换为PARQUET格式。Java中有没有可以写入缓冲区或字节流的拼图写入器？在大多数示例中，我都看到过写入文件。 推荐答案 TLDR；您需要实现OutputFile，例如类似于： 的内容 import org.apache.parquet.io.OutputFile; import org.apache.parquet.io.Posit
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如何在不对时间戳列使用INT96格式的情况下将Spark数据帧保存到拼图？
我有一个Spark DataFrame，我想将其另存为PARQUE，然后使用PARQUE-Avro库加载它。 我的数据帧中有一个时间戳列，它在拼图中被转换为INT96时间戳列。但是拼花-Avrodoes not support INT96格式化和抛出。 有没有办法避免呢？在Avro支持的内容中将时间戳写入拼图时，是否可以更改Spark使用的格式？ 我当前使用 date_fr
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分析异常：路径不存在：dbfs:/databricks/python/lib/python3.7/site-packages/sampleFolder/data；
我将以下代码打包到一个WHL文件中： from pkg_resources import resource_filename def path_to_model(anomaly_dir_name: str, data_path: str): filepath = resource_filename(anomaly_dir_name, data_path) return fil
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如何在Python中读取gzip镶木地板文件
我需要打开一个gzip文件，其中包含一个包含一些数据的拼图文件。我在尝试打印/读取文件中的内容时遇到了很多问题。我尝试了以下操作： with gzip.open("myFile.parquet.gzip", "rb") as f: data = f.read() 这似乎不起作用，因为我收到一个错误，指出我的文件id不是GZ文件。谢谢！ 推荐答案 可以使用pandas模
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雪花不扣实木地板按柱隔断
我有一个关于Snowflake的新功能-推断模式表函数的问题。推断模式函数在拼图文件上执行得非常出色，并返回正确的数据类型。但是，当拼图文件被分区并存储在S3中时，推断模式的功能与pyspark数据帧不同。 在DataFrames中，分区文件夹名称和值被读取为最后一列；是否有办法在Snowflake推断架构中实现相同的结果？ 示例： @GregPavlik-输入采用结构化拼花地板
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从Azure blob读取拼图文件，而无需将其下载到本地c#.net
我们有一个拼花格式化文件(500MB)，它位于Azure BLOB中。如何直接从BLOB中读取该文件并将其保存在c#的内存中，例如：DataTable。 我可以使用以下代码读取实际位于文件夹中的镶木地板文件。 public void ReadParqueFile() { using (Stream fileStream = System.IO.File.Ope
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将新数据附加到分区 parquet 文件
我正在编写一个 ETL 过程，我需要读取每小时的日志文件、对数据进行分区并保存它.我正在使用 Spark(在 Databricks 中).日志文件是 CSV，所以我阅读它们并应用模式，然后执行我的转换. 我的问题是，如何将每小时的数据保存为镶木地板格式但附加到现有数据集?保存时，我需要按数据框中存在的 4 列进行分区. 这是我的存档: 数据.filter(validPartnerId
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Parquet 支持的 Hive 表:数组列在 Impala 中不可查询
尽管 Impala 比 Hive 快得多，但我们使用 Hive 是因为它支持复杂(嵌套)数据类型，例如数组和映射. 我注意到 Impala，从 CDH5.5，现在支持复杂数据类型.由于也可以在 Impala 中运行 Hive UDF，我们可能可以在 Impala 中做我们想做的一切，但要快得多.这是个好消息！ 当我浏览文档时，我看到 Impala 期望数据以 Parquet 格式存储.
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Parquet vs ORC vs ORC with Snappy
我正在对 Hive 可用的存储格式进行一些测试，并使用 Parquet 和 ORC 作为主要选项.我包括一次默认压缩的 ORC 和一次 Snappy. 我读过很多文档，说 Parquet 在时间/空间复杂度上比 ORC 更好，但我的测试与我浏览过的文档相反. 关注我的数据的一些细节. Table A- 文本文件格式- 2.5GB表 B - ORC - 652MB表 C - 带有 Sn
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Hive 不读取 Spark 生成的分区镶木地板文件
我在 Hive 中读取 Spark 生成的分区镶木地板文件时遇到问题.我可以在 hive 中创建外部表，但是当我尝试选择几行时，hive 只返回一条没有行的“OK"消息. 我能够在 Spark 中正确读取分区的镶木地板文件，因此我假设它们是正确生成的.当我在 hive 中创建一个外部表而不进行分区时，我也可以读取这些文件. 有人有什么建议吗? 我的环境是: 集群 EMR 4
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在 Parquet 数据上使用 Avro 架构动态创建 Hive 外部表
我正在尝试动态地(没有在 Hive DDL 中列出列名和类型)在镶木地板数据文件上创建一个 Hive 外部表.我有底层镶木地板文件的 Avro 架构. 我尝试使用以下 DDL: 创建外部表 parquet_test行格式 SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe'储存为镶木地板位置 'hdfs://myParquetFilesP
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创建 Hive 表以从 parquet/avro schema 读取 parquet 文件
我们正在寻找一种解决方案，以便创建一个外部配置单元表，以根据 parquet/avro 架构从 parquet 文件中读取数据. 换句话说，如何从 parquet/avro schema 生成 hive 表? 谢谢:) 解决方案 尝试以下使用 avro schema: CREATE TABLE avro_test ROW FORMAT SERDE 'org.apache.ha
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