Apache Parquet是Hadoop的柱状存储格式。
以节省内存的方式从 python 中的流创建 Parquet 文件
Python 中创建 Parquet 文件的最常见方法是首先创建 Pandas 数据框，然后使用 pyarrow 将表写入 parquet。我担心这可能会造成过度的负担
我正在使用单节点 Spark 设置将大量 JSON 文件（总大小：11GB）转换为 Parquet 文件。目前，我已经分配了 6GB 给驱动程序，4GB 给执行程序，但我
Azure Cost Exports - Java 中的 Parquet 格式解析
我已将天蓝色成本数据以 parquet 格式导出到存储帐户。解析该文件时，将数据输出为 GenericData$Fixed（以字节为单位）。我不知道如何获取原始值f...
如何使用 psycopg2 从 PostgreSQL 加载数据块
我想迭代地从表中加载批次并将每个批次保存为 .parquet 格式。 问题是我不明白如何用 psycopg2 做到这一点。 conn = psycopg2.connect(dbname=dbname, user=us...
无法使用 StreamingBody 从 S3 读取镶木地板文件而不保留在内存中
我正在尝试从 S3 读取 parquet 文件，并将其内容转储到 Kafka 主题。 当您将整个文件保存在内存中时，这并不太困难，但对于大文件，这是不可行的......
我可以使用独立 API 读取在 Amazon S3 中创建的增量表，但无法创建增量表并向其中插入数据。在下面的 Delta Lake 链接中提到使用 Zappy r...
如何将 parquet bytes 对象作为 zip 文件写入磁盘
我从 pandas 数据帧开始，我想将其保存为压缩的 parquet 文件，所有内容都在内存中，无需在磁盘上执行中间步骤。我有以下内容： bytes_buffer = BytesIO() df.to_parquet(
如何用Spark高效读取多个parquet小文件？有CombineParquetInputFormat吗？
Spark 生成了多个小 parquet 文件。如何在生产者和消费者 Spark 作业上有效处理少量 parquet 文件。
MemSQL (SingleStore) 到 S3 使用 Python 创建多个 zip 文件
我正在尝试以镶木地板文件的形式从 MemSQL (SingleStore) 获取数据到 S3 中。使用以下查询： 选择 ... INTO S3 文件路径 CONFIG '{"region":"","endpoint_...
Pandas 将 parquet 文件写入 S3 的分区限制为 1024
我有一个 pandas 数据框，我正在使用 Pyarrow 引擎将其写入 S3。我有要通过 Pyarrow 引擎分区的数据抛出错误，无法写入超过 1024 个分区。有没有...
我有一个 5 到 100Mb 数据的镶木地板文件。 当我尝试在日期列上创建分区时，会创建多个文件，这会降低读取性能，因为有很多...
了解用 parquet-tools“meta”命令打印的 Parquet 文件的元数据信息
我正在学习 Parquet File 的内部表示，因此我浏览了 Apache Parquet 的 Github 页面、Google Dremel 的论文来了解定义和重复级别以及
我正在使用镶木地板框架来编写镶木地板文件。 我用这个构造函数创建了 parquet writer—— 公共类 ParquetBaseWriter 扩展 ParquetWriter {
将巨大的 Polars 数据帧转换为 dict，而不消耗太多 RAM
当我将 parquet 文件加载到 Polars DataFrame 中时，需要大约 5.5 GB 的 RAM。与我尝试过的其他选择相比，Polars 非常棒。但是，Polars 不支持创建像 Pan 这样的索引...
如何在spark中使用repartition()指定文件大小
我正在使用 pyspark，我有一个大型数据源，我想对其进行重新分区，并明确指定每个分区的文件大小。 我知道使用 repartition(500) 函数会将我的镶木地板分成...
从 parquet 文件加载到 redshift 时，有没有办法在 COPY 命令中单独提供列值
我有一个 parquet 文件，需要将其加载到 Redshift 中。 我正在使用 COPY 命令来执行此操作。 但表中还有其他列需要与 COPY co 一起插入值...
HiveIgnoreKeyTextOutputFormat 的athena 插入和配置单元格式错误
在提出问题/问题之前，先进行以下设置： 表1 创建外部表 `table1`( `mac_address` 字符串， `节点` 字符串， `wave_found` 字符串， `wave_data` 字符串， `calc_dt` 字符串， `
pyspark 静默覆盖无法删除陈旧的 parquet 文件
环境： 9.1 LTS ML（包括 Apache Spark 3.1.2、Scala 2.12） 我执行了以下覆盖操作： df.repartition(parts).write.mode('覆盖').parquet(s3_output_path) 你可以在
Parquet 列无法在文件中转换 <parquet path> 列：[年份]，预期：int，发现：INT64
我有大量的小镶木地板。其中 80% 的年份列编码为 int，但 20% 的年份列编码为“Int64” 我通过指定架构来读取它们，其中我将年份列指定为 IntegerType。 df = Spark.read.
日期时间列的刻度值必须位于有效日期时间刻度范围 - 0000-12-30 00:00:00 之间
我们正在使用 OData Web 服务通过 Azure 数据工厂从 Dynamics Business Central 提取数据。 数据最初被提取到 ADLS gen2 中的 Parquet 文件中。 然后从那里复制到Az...