案例:part-00000-deb4a3d4-d8c3-4983-8756-ad7e0b29e780.c000.snappy.parquet
我在代码中找不到镶木地板文件的一些规则。有人可以解释吗?
代码: https://github.com/apache/spark/blob/master/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/datasources/FileFormatWriter.scala
https://github.com/apache/spark/blob/master/core/src/main/scala/org/apache/spark/internal/io/FileCommitProtocol.scala
在这种情况下:
part-00000表示分割(的)分区编号。
-deb 4a 3d 4-d8c 3-4983-8756-ad 7 E0 b 29 e 780表示随机UUID,以允许不冲突的Spark操作中的并发写入进程。
“c000”表示一个计数器,指示该分区的文件已被写入的次数。这是零,它在计数。不确定如果超过999会怎么样,说实话。
我们需要每天将文本数据转换为拼花地板/avro,如果输入来自多个具有不同结构的源,我们希望使用基于spark sql的scala代码来实现这一点,而不考虑分隔符和列数或结构。
如何使用pyarrow向拼花地板文件添加/更新? 我在文档中找不到任何关于附加拼花文件的内容。此外,您是否可以将pyarrow与多处理一起使用来插入/更新数据。
使用Python 3.6在Amazon EMR集群(1个主节点,2个节点)上运行Spark 2.4.2 我正在Amazon s3中读取对象,将其压缩为拼花格式,并将其添加(附加)到现有的拼花数据存储中。当我在pyspark shell中运行代码时,我能够读取/压缩对象,并将新的拼花文件添加到现有的拼花文件中,当我对拼花数据运行查询时,它显示所有数据都在拼花文件夹中。但是,当我在EMR集群上的步骤中
我只找到TextInputFormat和CsvInputFormat。那么,如何使用ApacheFlink读取HDFS中的拼花文件呢?
我有AWS胶水ETL作业,每15分钟运行一次,每次在S3中生成一个拼花文件。 我需要创建另一个作业来运行每小时结束,以使用AWS Glue ETL pyspark代码将S3中的所有4个拼花文件合并为1个拼花文件。 有人试过吗?建议和最佳做法? 提前感谢!
在Spark 2.1中,我经常使用类似的东西 加载拼花文件文件夹,即使使用不同的模式。然后,我使用SparkSQL对数据帧执行一些SQL查询。 现在我想试试黑斑羚,因为我读了这篇维基文章,其中包含如下句子: Apache Impala是一个开源的大规模并行处理(MPP)SQL查询引擎,用于存储在运行Apache Hadoop[…]的计算机集群中的数据。 读取Hadoop文件格式,包括text、LZ