合并小文件(parquet 文件),发现偶然无变化 「Parquet 文件详解」 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。...Parquet 文件格式 上图展示了一个 Parquet 文件的结构 一个文件中可以存储多个行组,文件的首位都是该文件的 Magic Code,用于校验它是否是一个 Parquet 文件。...每一页的开始都会存储该页的元数据,在 Parquet 中,有三种类型的页:数据页、字典页和索引页。...HDFS Block 块大小对齐,Parquet 保证一个行组会被一个 Mapper 处理。...实战 spark 2.4.0 读取 parquet 文件 ❝spark.read.parquet("") ❞ org.apache.spark.sql.DataFrameReader.java
Parquet是可用于Hadoop生态系统中任何项目的开源文件格式。与基于行的文件(例如CSV或TSV文件)相比,Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。...Parquet使用记录粉碎和组装算法,该算法优于嵌套名称空间的简单拼合。Parquet经过优化,可以批量处理复杂的数据,并采用不同的方式进行有效的数据压缩和编码类型。...Parquet只能读取所需的列,因此大大减少了IO。 以列格式存储数据的优点: 与CSV等基于行的文件相比,像Apache Parquet这样的列式存储旨在提高效率。...Apache Parquet是从头开始构建的。因此,它能够支持高级嵌套数据结构。Parquet数据文件的布局已针对处理大量数据的查询进行了优化,每个文件的千兆字节范围内。...Parquet帮助其用户将大型数据集的存储需求减少了至少三分之一,此外,它大大缩短了扫描和反序列化时间,从而降低了总体成本。 下表比较了通过将数据从CSV转换为Parquet所节省的成本以及提速。
本文整理于最近的一次公司内训,主要分四个部分: 1、Parquet 简介 2、架构解析 3、基本操作 4、TPC-DS 基准测试介绍 Parquet 简介 第一部分内容介绍了此次 Parquet 分享的技术背景...为什么要进行这次 Parquet 讲解?...parquet-cpp:用于读写 Parquet 文件的 C++ 库。 parquet-rs:用于读写 Parquet 文件的 Rust 库。...parquet-compatibility:包含验证不同语言之间读写 Parquet 文件的兼容性测试等。...stored as parquet as select * from catalog_sales; -- 设置parquet块大小 > set parquet.block.size=268435456
Spark - Parquet 概述 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...可以看到图中分为左右两部分: 左边: 最外层表示一个Parquet文件; 首先是Magic Number,用于校验Parquet文件,并且也可以用于表示文件开始和结束位; 一个File对应多个Row...Pandas: import pandas as pd pd.read_parquet('parquet_file_path', engine='pyarrow') 上述代码需要注意的是要单独安装pyarrow...但是我这里试过fastparquet加载我的parquet文件会失败,我的parquet是spark上直接导出的,不知道是不是两个库对parquet支持上有差异还是因为啥,pyarrow就可以。。。。...('parquet_file_path') # 默认读取的是hdfs的file pyspark就直接读取就好,毕竟都是一家人。。。。
所需的库 import pyarrow.parquet as pq import pandas as pd pyarrow.parquet模块,可以读取和写入Parquet文件,以及进行一系列与Parquet... 当使用pyarrow.parquet模块时,通常的操作包括读取和写入Parquet文件,以及对Parquet文件中的数据进行操作和转换。...读取Parquet文件 import pyarrow.parquet as pq parquet_file = pq.ParquetFile('file.parquet') data = parquet_file.read...对数据进行操作 import pyarrow.parquet as pq # 读取Parquet文件 parquet_file = pq.ParquetFile('output.parquet') data...迭代方式来处理Parquet文件 如果Parquet文件非常大,可能会占用大量的内存。在处理大型数据时,建议使用迭代的方式来处理Parquet文件,以减少内存的占用。
1、创建parquet表 1.1、创建内部表 CREATE TABLE parquet_test ( id int, str string, mp MAP, lst...(age string,name string, desc string) STORED AS parquet LOCATION '/tmp/jonyguo/streaming_parquet_test...2)指定orc压缩格式是:TBLPROPERTIES('orc.compress'='ZLIB');parquet是TBLPROPERTIES('parquet.compression'='SNAPPY...=gzip -D parquet.read.support.class=net.iponweb.hadoop.streaming.parquet.GroupReadSupport -D parquet.write.support.class...2)读或者写parquet时必须配置support.class。
parquet 文件解析,希望可以给大家打来帮助首先parquet 分为数据区域和索引区域, 如图,至于 索引区域为何放到文件末尾大家可以思考下数据区域由1个或者n个RowGroup组成, 每个RowGroup
Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,那么这里就总结下Parquet数据结构到底是什么样的呢...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。header中只包含一个4个字节的数字PAR1用来识别整个Parquet文件格式。...读取一个Parquet文件时,需要完全读取Footer的meatadata,Parquet格式文件不需要读取sync markers这样的标记分割查找,因为所有block的边界都存储于footer的metadata...每个page就包含了来自于相同列的值.Parquet同时使用更紧凑形式的编码,当写入Parquet文件时,它会自动基于column的类型适配一个合适的编码,比如,一个boolean形式的值将会被用于run-length...另一方面,Parquet文件对于每个page支持标准的压缩算法比如支持Snappy,gzip以及LZO压缩格式,也支持不压缩。 Parquet格式的数据类型: ?
parquet()分别用于读取和写入/创建 Parquet 文件。...df.write.parquet("/tmp/out/people.parquet") parDF1=spark.read.parquet("/temp/out/people.parquet") 之前...Apache Parquet Pyspark 示例 由于我们没有 Parquet 文件,我们从 DataFrame 编写 Parquet。...Pyspark 将 DataFrame 写入 Parquet 文件格式 现在通过调用DataFrameWriter类的parquet()函数从PySpark DataFrame创建一个parquet文件...类中提供了一个parquet()方法来将 Parquet 文件读入 dataframe。
今天介绍一种大数据时代有名的列式存储文件格式:Parquet,被广泛用于 Spark、Hadoop 数据存储。Parquet 的中文是镶木地板,意思是结构紧凑,空间占用率高。...注意,Parquet 是一种文件格式!...Parquet 格式的文件。...Parquet 的接口就不介绍了,有兴趣的去吧: https://github.com/apache/parquet-format 总结 列式存储文件格式到底有多列,取决于每列在内存中缓存的数据量,由于同一列的各个...跟我们之前介绍的文件格式比,Parquet 只是多了几层而已,只要掌握了文件格式的基本原理,各种文件格式都可以快速上手。
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。...files, maintaining the schema informationpeopleDF.write.parquet("people.parquet") // Read in the parquet...a Parquet file is also a DataFrameval parquetFileDF = spark.read.parquet("people.parquet") // Parquet...5 Hive和parquet兼容性 从表schema处理角度讲hive和parquet有两个主要的区别 hive是大小写敏感的,但是parquet不是。...由于上面的原因,在将hive metastore parquet转化为spark parquet表的时候,需要处理兼容一下hive的schema和parquet的schema。
,Impala基于Parquet文件可以高效的处理大型复杂查询。...Parquet格式。...Spark已经将Parquet设为默认的文件存储格式,Cloudera投入了很多工程师到Impala+Parquet相关开发中,Hive/Pig都原生支持Parquet。...如果说HDFS是大数据时代文件系统的事实标准的话,Parquet就是大数据时代存储格式的事实标准。 本文主要是介绍如何在Impala中生成Parquet文件,并进行数据分析。...生成parquet文件内容查看 ?
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。...files, maintaining the schema informationpeopleDF.write.parquet("people.parquet") // Read in the parquet...a Parquet file is also a DataFrameval parquetFileDF = spark.read.parquet("people.parquet") // Parquet...Hive和parquet兼容性 从表schema处理角度讲hive和parquet有两个主要的区别 hive是大小写敏感的,但是parquet不是。...由于上面的原因,在将hive metastore parquet转化为spark parquet表的时候,需要处理兼容一下hive的schema和parquet的schema。
parquet数据:列式存储结构,由Twitter和Cloudera合作开发,相比于行式存储,其特点是: 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量;压缩编码可以降低磁盘存储空间,使用更高效的压缩编码节约存储空间...那么我们怎么在pyspark中读取和使用parquet数据呢?我以local模式,linux下的pycharm执行作说明。...os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3" #多个python版本时需要指定 conf = SparkConf().setAppName('test_parquet...spark进行读取,得到DataFrame格式的数据:host:port 属于主机和端口号 parquetFile = r”hdfs://host:port/Felix_test/test_data.parquet...” df = spark.read.parquet(parquetFile) 而,DataFrame格式数据有一些方法可以使用,例如: 1.df.first() :显示第一条数据,Row格式 print
Spark SQL为了更好的性能,在读写Hive metastore parquet格式的表时,会默认使用自己的Parquet SerDe,而不是采用Hive的SerDe进行序列化和反序列化。...这里从表schema的处理角度而言,就必须注意Hive和Parquet兼容性,主要有两个区别: 1.Hive是大小写敏感的,但Parquet相反 2.Hive会将所有列视为nullable,但是nullability...在parquet里有独特的意义 由于上面的原因,在将Hive metastore parquet转化为Spark SQL parquet时,需要兼容处理一下Hive和Parquet的schema,即需要对二者的结构进行一致化...),Spark SQL在处理Parquet表时,同样为了更好的性能,会缓存Parquet的元数据信息。...设置为false时,会使用parquet的新版格式。例如,decimals会以int-based格式写出。
猜你想要的: Hive - ORC 文件存储格式详细解析 一、Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言、平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet...项目由以下几个子项目组成: parquet-format项目由java实现,它定义了所有Parquet元数据对象,Parquet的元数据是使用Apache Thrift进行序列化并存储在Parquet文件的尾部...数据存储层定义了Parquet的文件格式,其中元数据在parquet-format中定义,包括Parquet原始类型定义、Page类型、编码类型、压缩类型等等。...并且为了帮助大家理解和使用,Parquet提供了org.apache.parquet.example包实现了java对象和Parquet文件的转换。...Parquet文件格式 Parquet文件是以二进制方式存储的,所以是不可以直接读取的,文件中包括该文件的数据和元数据,因此Parquet格式文件是自解析的。
Parquet表压缩 Parquet表的压缩,通过表属性parquet.compression指定。值可以是Uncompressed、Snappy、Gzip、Lzo。...首先创建一张普通Parquet表,默认为Uncompressed压缩格式: create table compress_parquet_none ROW FORMAT DELIMITED FIELDS...然后创建压缩率较低,但效率较高的Snappy格式的Parquet表: create table compress_parquet_snappy ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED...最后创建压缩率较高,但效率较低的Gzip格式的Parquet表: create table compress_parquet_gzip ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED...--设置parquet表的压缩格式为SNAPPY set parquet.compression=SNAPPY; --设置orc表的压缩格式为SNAPPY set orc.compress=SNAPPY
列式存储引擎-内核机制-Parquet格式 Parquet是一种开源的列式存储结构,广泛应用于大数据领域。 1、数据模型和schema Parquet继承了Protocol Buffer的数据模型。...1、行组,Row Group:Parquet 在水平方向上将数据划分为行组,默认行组大小与 HDFS Block 块大小对齐,Parquet 保证一个行组会被一个 Mapper 处理。...3、页,Page:Parquet 是页存储方式,每一个列块包含多个页,一个页是最小的编码的单位,同一列块的不同页可以使用不同的编码方式。...5、参考 https://www.waitingforcode.com/apache-parquet/encodings-apache-parquet/read https://github.com/apache.../parquet-format https://github.com/apache/parquet-format/blob/master/Encodings.md
Parquet 适配多种计算框架 Parquet 是语言无关的,而且不与任何一种数据处理框架绑定在一起,适配多种语言和组件,能够与 Parquet 配合的组件有: 查询引擎: Hive, Impala,...数据从内存到 Parquet 文件或者反过来的过程主要由以下三个部分组成: 1, 存储格式 (storage format) parquet-format 项目定义了 Parquet 内部的数据类型、存储格式等...例如 parquet-mr 项目里的 parquet-pig 项目就是负责把内存中的 Pig Tuple 序列化并按列存储成 Parquet 格式,以及反过来把 Parquet 文件的数据反序列化成 Pig...图 2 Parquet 项目的结构 Parquet 数据模型 理解 Parquet 首先要理解这个列存储格式的数据模型。我们以一个下面这样的 schema 和数据为例来说明这个问题。...Spark 已经将 Parquet 设为默认的文件存储格式,Cloudera 投入了很多工程师到 Impala+Parquet 相关开发中,Hive/Pig 都原生支持 Parquet。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云