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从外部存储的结构化文件创建DataFrame---常用的一种方式

1. 从txt文件中创建DataFrame 从txt文件中创建DataFrame 如果是从普通的文本文件创建DataFrame 文件中的列和列的分隔符不清楚 所以创建的DataFrame只有一列，一列就是一行数据 val sc = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("demo") val sessio

dremio 默认parquet 文件存储的一些定义参数

实际上官方文档对于parquet 的定义已经有一些说明了，以下结合源码验证下 参考配置 参考配置参数sabot/kernel/src/main/java/com/dremio/exec/ExecConstants.java block size 默认是256m   String PARQUET_BLOCK_SIZE = "store.parquet.block-size"; LongValidator

Spark SQL 数据源 parquet文件

scala> val employee = sqlparquet.read.json("employee.json") 这里将txt转化为parquet应该也行 employee: org.apache.spark.sql.DataFrame = [_corrupt_record: string, age: string ... 2 more fields] scala> employee.write.parquet("employee.parquet"

hive存储格式

格式类型 Hive支持的存储数据的格式主要有：TEXTFILE 文本格式文件（行式存储）、 SEQUENCEFILE 二进制序列化文件(行式存储)、ORC（列式存储）、PARQUET（列式存储）等。 hive的存储格式通常是：textfile 、 sequencefile 、 rcfile 、 orc 、自定义 set hive.default.fileformat=TextFile; 默认

Apache Hudi - 2 - 基础功能&特性实践

前言 ​ 本文对Hudi官网提到的部分特性（功能）做了测试，具体的测试数据均由以下代码直接生成： from faker import Faker def fake_data(faker: Faker, row_num: int): file_name = f'/Users/gavin/Desktop/tmp/student_{row_num}_rows.csv' with open(file=file_name, m

ORC、Parquet等列式存储的优点

ORC和Parquet都是高性能的存储方式，这两种存储格式总会带来存储和性能上的提升。 1.Parquet （1）Parquet支持嵌套的数据模型，类似于Protocol Buffers，每一个数据模型的schema包含多个字段，每一个字段有三个属性：重复次数、数据类型和字段名，重复次数可以是以下三种：required(只出现1次)，repea

Spark的Parquet向量化读取原理

起因： 测试过程中，发现一个spark的一个参数设置可以带来5倍以上的性能差异 参数： spark.sql.parquet.enableVectorizedReader SQL： SELECT * FROM ad_tetris_dw.ad_insight_record_hourly_test WHERE page_url = "www.chengzijianzhan.com/tetris/page/52202031760/" and date = '20

用 Python 定义 Schema 并生成 Parquet 文件

  原来用 Java 和 Python 实现过 Avro 转换成 Parquet 格式，所以 Schema 都是在 Avro 中定义的。这里要尝试的是如何定义 Parquet 的 Schema, 然后据此填充数据并生成 Parquet 文件。   本文将演示两个例子，一个是没有层级的两个字段，另一个是含于嵌套级别的字段，将要使用到

impala查询报错has an incompatible Parquet schema for column

今天遇到一个很奇怪的错误，在impala中查询数据报错，但是在hive查询却能够返回预期的结果。查阅相关文档发现是由于修改了hive中的表结构导致，Impala对表的列顺序与Parquet文件中列的顺序比较敏感，默认情况下需要确保表列的顺序与Parquet中列顺序一致，如果发生此类错误的话，只需要在impal

pyspark操作hive分区表以及.gz.parquet和part-00000文件压缩问题

@目录pyspark 操作hive表1> saveAsTable写入2> insertInto写入2.1> 问题说明2.2> 解决办法3>saveAsTextFile写入直接操作文件 pyspark 操作hive表 pyspark 操作hive表，hive分区表动态写入；最近发现spark动态写入hive分区，和saveAsTable存表方式相比，文件压缩比大约 4:1。针对该问题

一篇文章搞懂 Apache Kylin 的技术架构

前言 本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和文献引用请见1000个问题搞定大数据技术体系 正文 Apache Kylin 系统可以分为在线查询和离线构建两部分，技术架构如图所示，在线査

impala + kudu | 大数据实时计算踩坑优化指南

一开始需要全量导入kudu，这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表，再用impala从临时表导入kudu目标表 由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题，这里默认hive的表都是text格式；每次导完到临时表，需要做invalidate metadata 表操作，不然后面直接导入kudu的时候

Hive之文件存储格式

Hive支持的存储数据的格式主要有：TEXTFILE（行式存储） 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC（列式存储）、PARQUET（列式存储） 1：列式存储和行式存储   上图左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。 TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的。 ORC和PARQUET是基于列式存

spark-shell 启动设置动态分区，snappy压缩、parquet存储以及备份

1、spark-shell 启动设置动态分区 --executor-memory 16G \ --total-executor-cores 10 \ --executor-cores 10 \ --conf "spark.hadoop.hive.exec.dynamic.partition=true" \ --conf "spark.hadoop.hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict"

spark 写 parquet 文件到 hdfs 上、以及到本地

spark 写 parquet 文件到本地 package SQL import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} object Demo7_2 extends App { val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[4]") .appName("dem

实践广告精准投放的bz2数据转parquet文件场景案例

导读Parquet的用途 （1）Parquet就是基于Google的Dremel系统的数据模型和算法实现的，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 Length Encoding和Delta Encoding）进一步

使用Sqoop导入导出parquet格式的Hive表

  1、导入 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://10.10.0.1:3306/test \ --username root \ --password 123456 \ --table session_detail \ --hive-import \ --hive-overwrite \ --hive-databbase xiet \ --fields-terminated-by '\001' \ --target-dir /

大数据001——数仓搭建相关

一。这里用的是hadoop生态的hive进行存储，首先说hive的表大致分为内部表和外部表，又分为分区表(PARQUET)和桶表。 hive文件存储格式包括以下几类： 1、TEXTFILE 2、SEQUENCEFILE 3、RCFILE 4、ORCFILE(0.11以后出现) 5、PARQUET 总结：相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE，RCFILE由于列式存储方

Hadoop支持的文件格式之Parquet

文章目录 0x00 文章内容 0x01 行存储与列存储 1. Avro与Parquet 0x02 编码实现Parquet格式的读写 1. 编码实现读写Parquet文件 2. 查看读写Parquet文件结果 3. 编码实现读写Parquet文件（HDFS） 4. 查看读写Parquet文件（HDFS）结果 0x03 彩蛋 0xFF 总结 0x00 文章内容 行存储与列存

读取parquet文件后和其它表join后回写问题

背景 需要对埋点数据进行增量清洗，增量更新parquet数据文件，步骤如下： 首次清洗历史所有数据 后续每次取增量数据和上次清洗结果做合并 问题 1、如何判断为首次任务，实现方案： 方案1:判断指定目录下是否存在数据文件 方案2:默认按照增量处理，首次不存在数据文件，通过异常捕获机制全量

Hive文件格式（表stored as 的五种类型）

hive文件存储格式包括以下几类： 1、TEXTFILE 2、SEQUENCEFILE 3、RCFILE 4、ORCFILE(0.11以后出现) 5、PARQUET 1、其中TEXTFILE为默认格式，建表时不指定默认为这个格式，导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理；     SEQUENCEFILE，RCFILE，ORCFILE,PARQUET格式的表

SparkSQL的创建方式

文章目录hive和sparksqlDataFrame基本环境构建读取json格式使用原生的API注册临时表直接写sql非 json 格式的 RDD 创建 DataFrame读取 parquet 文件创建 DataFrame读取 JDBC 中的数据创建 DataFrame(MySql 为例)scala版本scala版本通过反射的方式将非 json 格式的 RDD 转换成 DataF

iceberg文件详解

t20 ├── data │   ├── 00000-0-9c7ff22e-a767-4b85-91ec-a2771e54c209-00001.parquet │   └── 00000-0-ecd3f21c-1bc0-4cdc-8917-d9a1afe7ce55-00001.parquet └── metadata ├── 00000-d864e750-e5e2-4afd-bddb-2fab1e627a21.metadata.json ├── 00001-aabf

Spark的Parquet向量化读取原理

Spark的Parquet向量化读取原理 原文链接：https://www.dazhuanlan.com/2020/01/06/5e12b00b2bcf9/ 测试过程中，发现一个spark的一个参数设置可以带来5倍以上的性能差异 参数： spark.sql.parquet.enableVectorizedReader 一条SQL的运行结果对比： 参数设置为true运行时间22s，设置为f

Apache Iceberg 是如何解决小文件问题的？

在 《一条数据在 Apache Iceberg 之旅：写过程分析》 这篇文章中我们分析了 Apache Iceberg 写数据的源码。如下是我们使用 Spark 写两次数据到 Iceberg 表的数据目录布局（测试代码在 这里[1]）：/data/hive/warehouse/default.db/iteblog├── data│ └── ts_year=2020│ ├─