我有两个CSV文件。在第一个中,我有:第一名
、最后名
,在第二个中,我有:电子邮件
、电话
。这两个文件通过行索引连接(相同的记录数)。我需要用拼花地板格式保存所有数据。
根据我的用例,很有可能采用第二个选项(2个文件)。最后,我需要使用各种工具查询数据,最常用的工具是Presto。
问题1-是否可以从两个parquet文件中提取数据(假设选择first_name,email
)?
问题2-运行时间会有差异吗?
您可以从这两个表中提取数据,但需要一些连接键才能组合记录。如果不存在,则可能必须使用row_number(),假设数据在两个表中的顺序相同。数据大小在这里也很重要。
在大数据领域,如果您必须在查询中频繁地连接这些表,建议使用非规范化格式。这种方法将给您带来更好的性能。
我有使用Protobuf制作的主题事件。我可以使用Parquet格式的S3 sink连接器将主题事件成功地汇到S3存储桶中。现在我的S3存储桶中有和。使用以下配置,所有这些都按预期工作: 现在,我想使用Protobuf将< code > my-bucket-123 (< code > parquet 格式)的键和值放回到Kafka主题中。为此,我使用以下配置通过汇合设置了一个新的S3源连接器(<
我试图利用火花分区。我试图做这样的事情 这里的问题每个分区都会创建大量的镶木地板文件,如果我尝试从根目录读取,则会导致读取缓慢。 为了避免这种情况,我试过 但是,这将创建每个分区中镶木地板文件的数目。现在我的分区大小不同了。因此,理想情况下,我希望每个分区都有单独的合并。然而,这看起来并不容易。我需要访问所有分区合并到一定数量并存储在单独的位置。 我应该如何使用分区来避免写入后出现许多文件?
我正在从Impala迁移到SparkSQL,使用以下代码读取一个表: 我如何调用上面的SparkSQL,这样它就可以返回这样的东西:
由于,我检查了一个spark作业的输出拼花文件,该作业总是会发出声音。我在Cloudera 5.13.1上使用了 我注意到拼花地板排的大小是不均匀的。第一排和最后一排的人很多。剩下的真的很小。。。 拼花地板工具的缩短输出,: 这是已知的臭虫吗?如何在Spark中设置拼花地板块大小(行组大小)? 编辑: Spark应用程序的作用是:它读取一个大的AVRO文件,然后通过两个分区键(使用
我是Spark的初学者,试图理解Spark数据帧的机制。当从csv和parquet加载数据时,我比较了spark sql dataframe上sql查询的性能。我的理解是,一旦数据加载到spark数据框中,数据的来源(csv或parquet)应该无关紧要。然而,我看到了两者之间的显著性能差异。我使用以下命令加载数据,并对其编写查询。 请解释差异的原因。
关于雪花的新功能--推断模式表函数,我有一个问题。INFER模式函数在parquet文件上执行得很好,并返回正确的数据类型。但是,当parquet文件被分区并存储在S3中时,INFER模式的功能与pyspark Dataframes不同。 在DataFrames中,分区文件夹名称和值作为最后一列读取;在雪花推断模式中有没有一种方法可以达到同样的结果? 示例: 示例:{“AGMT_GID”:1714
我能够以拼花格式写入,并通过如下列进行分区: 但我无法用Glue的DynamicFrame做到这一点。 我试图通过作为的一部分,因为AWS文档说拼花胶不支持任何格式选项,但这不起作用。 这有可能吗?怎么可能?至于这样做的原因,我认为工作书签是必要的,因为这对我目前不起作用。