Parquet
利用Hudi Bootstrap转化现有Hive表的parquet/orc文件为Hudi表
前言在最开始学习Hudi源码时，就发现了Hudi有一个Bootstrap功能，但是一直没用过，通过官网文档https://hudi.apache.org/cn/docs/migration_guide/可知,它可以将现有的表件转化为Hudi表，而且有两种类型METADATA_ONLY和FULL_RECORD，但是文档并不详细，比如这两种类型的区别具体是啥，支持哪些文件类型的源表。于是带着这些疑问来
日期 2023-06-12 10:48:40
数据源Parquet之使用编程方式加载数据
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，最新的版本是1.8.0。列式存储和行式存储相比有哪些优势呢？ 1、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。 2、压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码（例如Run Leng
日期 2023-06-12 10:48:40parquet 文件解析
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 按列存储, 每列按照Page大小存放索引区域由PageIndex,FileMetadata两级索引, FileMetadata可以理解为文件级别的索引, PageIndex 可以理解为Pa
日期 2023-06-12 10:48:40
大数据小视角2：ORCFile与Parquet，开源圈背后的生意详解架构师
聊了聊基于PAX的混合存储结构的RCFile，其实这里笔者还了解一些八卦，RCfile的主力团队都是来自中科院的童鞋在Facebook完成的，算是一个由华人主导的编码项目。但是RCfile仍然存在一些缺陷，后续被HortonWorks盯上之后上马了ORCFile格式，而老对头Cloudera则紧抱Google大腿推出了Parquet格式。 其实二者需要解决的问题是殊途同归的，但是不同的爹似乎导致了
日期 2023-06-12 10:48:40Flink生成Parquet格式文件实战详解大数据
1.概述 在流数据应用场景中，往往会通过Flink消费Kafka中的数据，然后将这些数据进行结构化到HDFS上，再通过Hive加载这些文件供后续业务分析。今天笔者为大家分析如何使用Flink消费Kafka的数据后，将消费后的数据结构化到Hive数据仓库中。 Hive能够识别很多类型的文件，其中包含Parquet文件格式。因此，我们只需要将Flink消费Kafka后的数据以Parquet文件格式
日期 2023-06-12 10:48:40将Avro数据转换为Parquet格式
本文主要测试将Avro数据转换为Parquet格式的过程并查看 Parquet 文件的 schema 和元数据。 将文本数据转换为 Parquet 格式并读取内容，可以参考 Cloudera 的 MapReduce 例子：https://github.com/cloudera/parquet-examples。 准备文本数据 a.txt 为 CSV 格式： 1,2 准备 Avro 测试
日期 2023-06-12 10:48:40Parquet 支持数据嵌套的列式数据存储格式
Apache Parquet 是一个列存储格式，主要用于 Hadoop 生态系统。对数据处理框架、数据模型和编程语言无关。Cloudera的大数据在线分析（OLAP）项目Impala中使用该格式作为列存储。 Parquet是Twitter内部的列式存储，目前开源并将代码托管在 parquet-format上 Parquet是一种供Hadoop使用
日期 2023-06-12 10:48:40
大叔经验分享（106）Impala读取parquet时间字段时区偏移问题
parquet文件中的时间字段，在hive和spark-sql中读取正常，在impala中读取会偏移8个小时（少），经测试结果如下： 一 不修改impala配置 1 由spark或hive写入parquet spark和hive读取正常 impala读取偏移8小时（少），需要手工偏移 from_unixtime(unix_timestamp(time) + 28800) 二 修改i
日期 2023-06-12 10:48:40
大叔经验分享（63）kudu vs parquet
一 对比 存储空间对比： 查询性能对比： 二 设计方案 将数据拆分为：历史数据（hdfs+parquet+snappy）+ 近期数据（kudu），可以兼具各种优点： 1）整体低于10%的磁盘占用； 2）更少的查询耗时； 3）近期数据实时更新； 4）近期数据可修改； 5）kudu集群重启时间降低90%； 6）impala并行scan：scan kudu + scan hdfs；
日期 2023-06-12 10:48:40大叔问题定位分享（15）spark写parquet数据报错ParquetEncodingException: empty fields are illegal, the field should be ommited completely instead
spark 2.1.1 spark里执行sql报错 insert overwrite table test_parquet_table select * from dummy 报错如下： org.apache.spark.SparkException: Task failed while writing rows. at org.apache.spark.sql
日期 2023-06-12 10:48:40大数据基础之Parquet（1）简介
http://parquet.apache.org 层次结构： file -> row groups -> column chunks -> pages(data/index/dictionary) Motivation We created Parquet to make the advantages of compressed, efficient colu
日期 2023-06-12 10:48:40Python之fastparquet：fastparquet的简介、安装、使用方法之详细攻略
Python之fastparquet：fastparquet的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 fastparquet的简介 fastparquet的安装 fastparquet的使用方法 1、读取 2、写入 fastparquet的简介 fastparq
日期 2023-06-12 10:48:40
成功解决ImportError: Missing optional dependency ‘fastparquet‘. fastparquet is required for parquet supp
成功解决raise ImportError(msg) from None ImportError: Missing optional dependency 'fastparquet'. fastparquet is required for parquet support. Use pip or conda to install fastp
日期 2023-06-12 10:48:40你的Parquet该升级了：IOException: totalValueCount == 0问题定位之旅
本文分享自华为云社区《你的Parquet该升级了：IOException: totalValueCount == 0问题定位之旅》，原文作者：wzhfy 。 1. 问题描述 使用Spark SQL进行ETL任务，在读取某张表的时候报错：“IOException: to
日期 2023-06-12 10:48:40parquet文件的操作记录
读取parquet文件的两种方法 直接读取为pandas的dataframe对象，但是速度慢。 def read_parquet_to_dataframe(file_path): df=pd.read_parquet(file_path) print(df) 所以改为读取为生成器的方式，提高效率，减少内存空间消耗。 def read_parquet_iter_batches(
日期 2023-06-12 10:48:40python将redis中set类型的大数据，写入到parquet文件中
import json import pandas as pd from crawler.db.redis_client import redis_cli file2 = "2.parquet" set_key = "agi_laion_parquet_update" # df = pq.read_pandas(file2).to_pandas() # print(df) # 定义列表存
日期 2023-06-12 10:48:40spark sql架构和原理——和Hive类似 dataframe无非是内存中的table而已 底层原始数据存储可以是parquet hive json avro等
from：https://blog.csdn.net/zhanglh046/article/details/78505038 一 Spark SQL运行架构Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似，即词法/语法解析、绑定、优化、执行。Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树，然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定、优化等处理过程。Spark SQL由Core、Cataly
日期 2023-06-12 10:48:40parquet文件格式——本质上是将多个rows作为一个chunk，同一个chunk里每一个单独的column使用列存储格式，这样获取某一row数据时候不需要跨机器获取
Parquet是Twitter贡献给开源社区的一个列数据存储格式，采用和Dremel相同的文件存储算法，支持树形结构存储和基于列的访问。Cloudera Impala也将使用Parquet作为底层的存储格式。在很多大数据的应用场景下面，比如电信行业，具有一定规则的数据，字段很多，但是每次查询仅仅针对其中少数的几个字段，这个时候列式存储是极佳的选择。优势： 使用列式存储，一列的值都是同质的，从而带
日期 2023-06-12 10:48:40万亿级日志与行为数据存储查询技术剖析——Hbase系预聚合方案、Dremel系parquet列存储、预聚合系、Lucene系
转自：http://www.infoq.com/cn/articles/trillion-log-and-data-storage-query-techniques?utm_source=infoq&utm_medium=popular_widget&utm_campaign=popular_content_list&utm_content=homepage 目前大数据存
日期 2023-06-12 10:48:40重新认识HBase，Cassandra列存储——本质是还是行存储，只是可以动态改变列（每行对应的数据字段）数量而已，当心不是parquet
行先是以一种非常独特的方式被索引，随后Bigtable利用行键对数据进行分割，将它们分布到集群中。列可以被迅速地定义在行中，让Bigtable适用于大多数的非模式环境。 数据在表面上最初是由行进行排列的，表的主要键是行键。但是与关系型数据库不同，在列式数据库中，没两个行需要相同的列。正如上面所说的那样，在表被创建后，用户能够快速在行中加入列。实际上，你能够向一行中增加许多列。
日期 2023-06-12 10:48:40Parquet
import os import numpy as np import pandas as pd import string, random def random_string(n: int): return ''.join(random.choices(string.ascii_letters, weights=(1,) * len(string.ascii_le
日期 2023-06-12 10:48:40列式存储格式: 以avro、protobuf、thrift三种方式定义schema时如何读写Parquet文件？
本文针对什么是parquet文件，如何定义parquet文件的Schema进行讲解，进而对使用avro、protobuf、thrift三种方式定义schema下如何读写parquet进行讲解并提供源代码示例。 什么是par
日期 2023-06-12 10:48:40大数据文件格式对比：Parquet 与ORC 对比
目前两者都作为Apache的顶级项目来进行维护，但是无论是设计的思路还是合理性都是ORCFile更为优秀. 但是或许是因为背后所主导的力量不同，毕竟是出身名门，在各个存储系统的支持上
日期 2023-06-12 10:48:40Python 教程之如何在 Python 中处理大型数据集CSV、Pickle、Parquet、Feather 和 HDF5 的比较
时隔这么久， Kaggle 终于推出了新的表格数据竞赛，一开始大家都很兴奋。直到他们没有。当 Kagglers 发现数据集有 50 GB 大时，社区开始讨论如何处理如此大的数据集. CSV 文件格式需要很长时间来写入
日期 2023-06-12 10:48:40Spark2 Can't write dataframe to parquet hive table : HiveFileFormat`. It doesn't match the specified format `ParquetFileFormat`
7 3 I'm trying to save dataframe in table hive. In spark 1.6 it's work but after migration to 2.2.0 it doesn't work anymore. Here's the code: blocs .toDF() .repartition($"col1",
日期 2023-06-12 10:48:40Sqoop exoprt 实战避坑（parquet格式 ，columns 参数详解）
目录 一、Parquet+Snappy 压缩格式的数据export 1.创建表 dwd_report_site_hour 2.解决方式 二、Sqoop export columns 参数说明 1.Hive字段顺序和MySQL保持一致 2. Sqoop export columns 中的字段顺序调整 3.测试 Sqoop exp
日期 2023-06-12 10:48:40