开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

PyArrow / Dask to_parquet分区所有空列

PyArrow是一个用于在Python和Apache Arrow之间进行高效数据转换的库。它提供了一种快速、灵活和可扩展的方法来处理大规模数据集。

Dask是一个用于并行计算的灵活库，它可以扩展到多个计算节点上，以处理大规模数据集。它提供了类似于Pandas的API，可以在分布式环境中进行数据处理和分析。

to_parquet是PyArrow和Dask中的一个函数，用于将数据集保存为Parquet文件格式。Parquet是一种列式存储格式，具有高效的压缩和查询性能。to_parquet函数可以将数据集按照指定的分区方式保存到Parquet文件中。

分区是将数据集按照某个列或多个列的值进行划分的过程。分区可以提高查询性能，使得只需要加载特定分区的数据，而不是整个数据集。分区可以基于任意列的值进行划分，例如日期、地理位置等。

空列是指在数据集中某些分区中，某个列的所有值都为空。to_parquet函数可以处理分区中的空列，它会将空列保存为Parquet文件中的一个特殊值，以便在查询时能够正确处理。

PyArrow和Dask的to_parquet函数的优势包括：

高效性：PyArrow和Dask使用了列式存储和压缩技术，可以提供高效的数据存储和查询性能。
可扩展性：Dask可以扩展到多个计算节点上，以处理大规模数据集。
灵活性：to_parquet函数可以按照指定的分区方式保存数据集，提供了灵活的数据组织方式。
兼容性：Parquet是一种通用的数据格式，可以与其他数据处理工具和系统进行无缝集成。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云数据万象（CI）：https://cloud.tencent.com/product/ci
腾讯云弹性MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr
腾讯云数据仓库（CDW）：https://cloud.tencent.com/product/cdw
腾讯云云数据库（TDSQL）：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发（MPS）：https://cloud.tencent.com/product/mps
腾讯云块存储（CBS）：https://cloud.tencent.com/product/cbs
腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙（Metaverse）：https://cloud.tencent.com/product/metaverse

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估。

相关搜索:使用pyarrow读取亚马逊网络服务s3中的分区数据集不会添加分区列分布在本地计算机上的Dask元数据列顺序与较小的分区大小不匹配蘑菇街腾讯云腾讯云解析端口号腾讯云抓娃娃解决方案为什么腾讯云登陆不了怎么回事腾讯云代理商管理规范腾讯云能搭建网站吗腾讯云直播怎么下载手机版腾讯云的直播怎么接入

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

10个Pandas的另类数据处理技巧

来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟本文介绍了10个Pandas的常用技巧。本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同，你可能并不会经常的使用它，但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时，这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。 1、Categorical类型默认情况下，具有有限数量选项的列都会被分配object 类型。但是就内存来说并不是一个有效的选择。我们可以这些列建立索引，并仅使用对对象的引用而实际值。Pandas 提供了一种称为 Categori

04

又见dask! 如何使用dask-geopandas处理大型地理数据

读者的问题涉及到地理信息系统（GIS）操作的一系列步骤，具体包括将栅格数据转换为点数据、为这些点数据添加XY坐标、通过空间连接给这些点添加行政区属性、以及计算指定行政区的质心。读者在使用ArcGIS软件完成前两步时未遇到明显问题，但在执行第三步时遇到了性能瓶颈，即使用ArcGIS和GeoPandas进行空间连接操作时系统会卡死。为了解决这个问题，读者尝试使用了dask-geopandas来处理约两百万个点的数据，但似乎遇到了错误。

01

Spark Parquet详解

Apache Parquet属于Hadoop生态圈的一种新型列式存储格式，既然属于Hadoop生态圈，因此也兼容大多圈内计算框架（Hadoop、Spark），另外Parquet是平台、语言无关的，这使得它的适用性很广，只要相关语言有对应支持的类库就可以用；

04

独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。

02

geopandas&geoplot近期重要更新

最近一段时间（本文写作于2020-07-10）geopandas与geoplot两个常用的GIS类Python库都进行了一系列较为重大的内容更新，新增了一些特性，本文就将针对其中比较实际的新特性进行介绍。

03

（数据科学学习手札89）geopandas&geoplot近期重要更新

最近一段时间（本文写作于2020-07-10）geopandas与geoplot两个常用的GIS类Python库都进行了一系列较为重大的内容更新，新增了一些特性，本文就将针对其中比较实际的新特性进行介绍。

02

并行计算框架Polars、Dask的数据处理性能对比

在Pandas 2.0发布以后，我们发布过一些评测的文章，这次我们看看，除了Pandas以外，常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。

04

使用Dask，SBERT SPECTRE和Milvus构建自己的ARXIV论文相似性搜索引擎

Arxiv.org大家一定都不陌生，学习数据科学的最佳方法之一是阅读Arxiv.org上的开源研究论文。但是即使对于经验丰富的研究人员来说，从大量的研究论文中找出想读的内容也是非常不容易的。Connected等论文之类的工具可以提供一些帮助，但是它们根据论文之间共享的引用和参考书目来衡量相似性的，这当然非常的好，并且也很简单，但是文档中文本的语义含义也是一个衡量相似度非常重要的特征。

02

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十·二）

将多级索引的 DataFrames 存储为表与存储/选择同质索引的 DataFrames 非常相似。

00

明月机器学习系列（六）：构建机器学习or深度学习环境

Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具，非常适用于学习，不过在企业中应用时，该工具总感觉差了一点，经常需要安装各种包，而有些包未必能通过conda进行安装。因此，我们通过Docker镜像来构建满足自己的机器学习或者深度学习环境，尽量减少大家在环境安装上浪费的时间。

01

百倍加速IO读写！快使用Parquet和Feather格式！⛵

我们在处理本地存储的数据时遇到了一些问题。在相对较小的数据集上，读取-处理-写入操作可能很舒服，但对于大型 .csv 文件来说，这些操作非常麻烦，可能会消耗大量时间和资源。

03

Python小技巧：保存 Pandas 的 datetime 格式

Pandas 中的 datetime 格式保存并保留格式，主要取决于你使用的文件格式和读取方式。以下是一些常见方法：

00

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十四）

pandas 提供了用于内存分析的数据结构，这使得使用 pandas 分析大于内存数据集的数据集有些棘手。即使是占用相当大内存的数据集也变得难以处理，因为一些 pandas 操作需要进行中间复制。

00

Cloudera机器学习中的NVIDIA RAPIDS

在本系列的上一篇博客文章中，我们介绍了在Cloudera Machine Learning（CML）项目中利用深度学习的步骤。今年，我们扩大了与NVIDIA的合作伙伴关系，使您的数据团队能够使用RAPIDS AI无需更改任何代码即可大大加快数据工程和数据科学工作负载的计算流程。Cloudera Data Platform上的RAPIDS预先配置了所有必需的库和依赖项，以将RAPIDS的功能带到您的项目中。

02

是时候和pd.read_csv(), pd.to_csv()说再见了

大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Avi Chawla 翻译：欧阳锦校对：和中华 Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间，但遗憾的是，Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV（请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954

02

github爆火的1brc：气象站点数据计算挑战

在这个数据爆炸的时代，气象科学作为一门与人类生活息息相关的学科，正以前所未有的速度积累着庞大的数据量。想象一下，全球数以万计的气象站点，每分钟、每小时不间断地记录着气温、湿度、风速、降水量等关键气象参数，这些数据汇聚起来，形成了一个浩瀚的数据海洋

01

独家 | 是时候和pd.read_csv(), pd.to_csv()说再见了

Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间，但遗憾的是，Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV（请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f了解原因），但我知道在某些情况下，除了使用 CSV 之外别无选择。

03

Pandas 2.0 来了！

来源：数据STUDIO 机器学习杂货店本文约1200字，建议阅读5分钟我们一起聊一聊Pandas增加和改进的内容。 Pandas[1]是一个用于处理数据的Python库，在Python开发者中非常流行。相信你已经对他非常熟悉了。随着现在数据量越来越多，pandas的局限性也日渐凸显，在处理大数据时非常恼火，从而选择更加合适的工具，如pyspark等大数据处理框架。而 Pandas 2.0 也是朝着这个方向迈出的一步，接下来我们一起聊一聊Pandas增加和改进的内容。更快和更有效的内存操作本次最大

06

Pandas 2.0 简单介绍和速度评测

本文约1600字，建议阅读5分钟本文将做一个简单的介绍和评测，为什么pandas选择Arrow作为后端。 Pandas是机器学习中最常用的一个库了，我们基本上每天都会使用它。而pandas使用了一个“NumPy”作为后端，这个我们也都是知道的，但是最近 Pandas 2.0 的RC版已经最近发布了。这个版本主要包括bug修复、性能改进和增加Apache Arrow后端。当涉及到使用DF时，Arrow比Numpy提供了更多的优势。 PyArrow可以有效地处理内存中的数据结构。它可以提供一种标准化的方式来表示

02

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）

安装 pandas 的最简单方法是作为Anaconda发行版的一部分安装，这是一个用于数据分析和科学计算的跨平台发行版。Conda包管理器是大多数用户推荐的安装方法。

01

Mongodb数据库转换为表格文件的库

大家好，我是吴老板。今天给大家分享一个可将Mongodb数据库里边的文件转换为表格文件的库，这个库是我自己开发的，有问题可以随时咨询我。

01

Spark SQL的Parquet那些事儿

Parquet是一种列式存储格式，很多种处理引擎都支持这种存储格式，也是sparksql的默认存储格式。Spark SQL支持灵活的读和写Parquet文件，并且对parquet文件的schema可以自动解析。当Spark SQL需要写成Parquet文件时，处于兼容的原因所有的列都被自动转化为了nullable。

05

Spark SQL的Parquet那些事儿.docx

Parquet是一种列式存储格式，很多种处理引擎都支持这种存储格式，也是sparksql的默认存储格式。Spark SQL支持灵活的读和写Parquet文件，并且对parquet文件的schema可以自动解析。当Spark SQL需要写成Parquet文件时，处于兼容的原因所有的列都被自动转化为了nullable。

03

为什么我们选择parquet做数据存储格式

来源:https://www.cnblogs.com/piaolingzxh/p/5469964.html

04

自动分区推断

表分区是一种常见的优化方式，比如Hive中就提供了表分区的特性。在一个分区表中，不同分区的数据通常存储在不同的目录中，分区列的值通常就包含在了分区目录的目录名中。Spark SQL中的Parquet数据源，支持自动根据目录名推断出分区信息。例如，如果将人口数据存储在分区表中，并且使用性别和国家作为分区列。那么目录结构可能如下所示： tableName |- gender=male |- country=US ... ... ... |- country=CN ... |- gender=female |- country=US ... |- country=CH ... 如果将/tableName传入SQLContext.read.parquet()或者SQLContext.read.load()方法，那么Spark SQL就会自动根据目录结构，推断出分区信息，是gender和country。即使数据文件中只包含了两列值，name和age，但是Spark SQL返回的DataFrame，调用printSchema()方法时，会打印出四个列的值：name，age，country，gender。这就是自动分区推断的功能。此外，分区列的数据类型，也是自动被推断出来的。目前，Spark SQL仅支持自动推断出数字类型和字符串类型。有时，用户也许不希望Spark SQL自动推断分区列的数据类型。此时只要设置一个配置即可， spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled，默认为true，即自动推断分区列的类型，设置为false，即不会自动推断类型。禁止自动推断分区列的类型时，所有分区列的类型，就统一默认都是String。案例：自动推断用户数据的性别和国家

01

别说你会用Pandas

这两个库使用场景有些不同，Numpy擅长于数值计算，因为它基于数组来运算的，数组在内存中的布局非常紧凑，所以计算能力强。但Numpy不适合做数据处理和探索，缺少一些现成的数据处理函数。

01

让python快到飞起 | 什么是 DASK ？

Dask 是一个开源库，旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。

性能碾压pandas、polars的数据分析神器来了

大家好我是费老师，就在几天前，经过六年多的持续开发迭代，著名的开源高性能分析型数据库DuckDB发布了其1.0.0正式版本。

02

（数据科学学习手札161）高性能数据分析利器DuckDB在Python中的使用

大家好我是费老师，就在几天前，经过六年多的持续开发迭代，著名的开源高性能分析型数据库DuckDB发布了其1.0.0正式版本。

03

使用Apache Kudu和Impala实现存储分层

当为应用程序的数据选择一个存储系统时，我们通常会选择一个最适合我们业务场景的存储系统。对于快速更新和实时分析工作较多的场景，我们可能希望使用Apache Kudu，但是对于低成本的大规模可伸缩性场景，我们可能希望使用HDFS。因此，需要一种解决方案使我们能够利用多个存储系统的最佳特性。本文介绍了如何使用Apache Impala的滑动窗口模式，操作存储在Apache Kudu和Apache HDFS中的数据，使用此模式，我们可以以对用户透明的方式获得多个存储层的所有优点。

04

工作常用之Hive 调优【三】 Explain 查看执行计划及建表优化

create table bigtable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string,

01

cuDF，能取代 Pandas 吗？

cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。

01

计算引擎之下、数据存储之上 | 数据湖Iceberg快速入门

目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：Delta、Iceberg 和 Hudi，但是 Iceberg是一个野心勃勃的项目，因为它具有高度抽象和非常优雅的设计，为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础。目前 Flink+Iceberg 构建全场景实时数仓已经有了非常良好的实践，本文带大家简单了解下Iceberg。后面五分钟学大数据会有一期专门介绍基于Flink+Iceberg打造T+0实时数仓，本文算是这篇文章的前置铺垫。

03

Spark SQL 外部数据源

Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。

03

AWS的湖仓一体使用哪种数据湖格式进行衔接？

此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift（数仓）查询Hudi表，现在它终于来了。

05

Apache Hudi重磅RFC解读之存量表高效迁移机制

随着Apache Hudi变得越来越流行，一个挑战就是用户如何将存量的历史表迁移到Apache Hudi，Apache Hudi维护了记录级别的元数据以便提供upserts和增量拉取的核心能力。为利用Hudi的upsert和增量拉取能力，用户需要重写整个数据集让其成为Hudi表。此RFC提供一个无需重写整张表的高效迁移机制。

02

Spark SQL，DataFrame以及 Datasets 编程指南 - For 2.0

Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算，都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。

02

两种列式存储格式：Parquet和ORC

随着大数据时代的到来，越来越多的数据流向了Hadoop生态圈，同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要，在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式，并对它们做了相应的对比测试。

03

再见Pandas，又一数据处理神器！

cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。

01

Apache Hudi数据跳过技术加速查询高达50倍

在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。

05

再见Pandas，又一数据处理神器！

cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。

01

[LakeHouse] 数据湖之Iceberg一种开放的表格式

Iceberg项目2017年由Netflix发起，它是在2018年被Netflix捐赠给Apache基金会的项目。在2021年Iceberg的作者Ryan Blue创建Tabular公司，发起以Apache Iceberg为核心构建一种新型数据平台。

01

17张图带你彻底理解Hudi Upsert原理

如果要深入了解Apache Hudi技术的应用或是性能调优，那么明白源码中的原理对我们会有很大的帮助。Upsert是Apache Hudi的核心功能之一，主要完成增量数据在HDFS/对象存储上的修改，并可以支持事务。而在Hive中修改数据需要重新分区或重新整个表，但是对于Hudi而言，更新可以是文件级别的重写或是数据先进行追加后续再重写，对比Hive大大提高了更新性能。upsert支持两种模式的写入Copy On Write和Merge On Read ，下面本文将介绍Apache Hudi 在Spark中Upsert的内核原理。

06

Spark读取变更Hudi数据集Schema实现分析

Hudi支持上层Hive/Presto/Spark查询引擎，其中使用Spark读取Hudi数据集方法非常简单，在spark-shell或应用代码中，通过 spark.sqlContext.read.format("org.apache.hudi").load便可加载Hudi数据集，本篇文章分析具体的实现。

02

实时湖仓一体规模化实践：腾讯广告日志平台

本文为从大数据到人工智能博主「bajiebajie2333」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

01

实时湖仓一体规模化实践：腾讯广告日志平台

1. 背景 1.1 整体架构腾讯广告系统中的日志数据流，按照时效性可划分为实时和离线，实时日志通过消息队列供下游消费使用，离线日志需要保存下来，供下游准实时（分钟级）计算任务，离线（小时级/天级/Adhoc）分析处理和问题排查等基于日志的业务场景。因此，我们开发了一系列的日志落地处理模块，包括消息队列订阅 Subscriber，日志合并，自研 dragon 格式日志等，如下图所示： Subscriber：Spark Streaming 任务，消费实时数据，落地到 HDFS，每分钟一个目录，供下游准实时

03

（译）优化ORC和Parquet文件，提升大SQL读取性能

本文编译自IBM开发者社区，主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题，以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能，并探索了为了提高读取性能，使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案。

03

6个pandas新手容易犯的错误

我们在这里讨论6个新手容易犯的错误，这些错误与你所使用工具的API或语法无关，而是与你的知识和经验水平直接相关。在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示，但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。

02

【Parquet】Spark读取Parquet问题详解……

一个 Parquet 文件是由一个 header 以及一个或多个 block 块组成，以一个 footer 结尾。

01

Apache Doris 2.1.4 版本正式发布

亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.4 版本已于 2024 年 6 月 26 日正式发布。在 2.1.4 版本中，我们对数据湖分析场景进行了多项功能体验优化，重点修复了旧版本中异常内存占用的问题，同时提交了若干改进项以及问题修复，进一步提升了系统的性能、稳定性及易用性，欢迎大家下载使用。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭