使用glue将Dataframe标头另存为parquet文件时会对其进行修改 - 腾讯云开发者社区

特别是片段事件具有特定的格式，我们可以在创建表时使用这种格式，以便进行更简单的分析。...使用元数据填充后，Athena和EMR在查询或访问S3中的数据时可以引用位置、类型等的Glue目录。...下面我们将通过一个示例对每个示例进行更深入的解释。在模式方面，使用EMR管理数据类似于雅典娜的操作方式。您需要告诉它数据的位置及其格式。...对于这个JSON到Parquet文件格式转换，我们将使用Hive，然后转向Spark进行聚合步骤。 Hive是一个数据仓库系统，它有一个用于处理大量数据的SQL接口，从2010年开始出现。...当您需要一次对大量数据执行大量读写操作时，Hive确实很出色，这正是我们将所有历史数据从JSON转换成Parquet时所需要的。下面是一个如何执行JSON到Parquet转换的示例。

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降低数据大小的四大绝招。

，还有购买金额等信息），金融数据存储（大量的标的，价格等），我们不可避免的都会碰到数据过大的问题，如果对这类数据进行处理显得直观重要，本文我们介绍碰到大数据时，我们采用的四种策略。...我们可以将此转换为仅使用4字节或8字节的int32或int64。典型的技巧如获取十六进制字符串的最后16个字母，然后将该base16数字转换为base10并另存为int64。 2....S_2将10 bytes降低为3 bytes 此列是带时间的日期。由长度为10的字符串提供，每行使用10个字节！如果我们用pd.datetime进行转化，那么变为4个字节。...02 选择存储文件形式通过数值类型转化策略转化之后，我们需要将文件保存到磁盘。而这个时候有两个重要属性：压缩比; 一些文件格式(如Feather、Parquet和Pickle)会压缩数据。...NumPy中的np.savez()也会对数据进行压缩，一般压缩之后数据还会变小很多。保存顺序; 一些文件格式（如CSV）逐行保存数据。一些文件格式（如Parquet）逐列保存数据。

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Spark Structured Streaming 使用总结

.option("checkpointLocation", "/cloudtrail.checkpoint/") .start() StreamingQuery将会连续运行，当新数据到达时并会对其进行转换...这里我们为StreamingQuery指定以下配置：从时间戳列中导出日期每10秒检查一次新文件（即触发间隔）将解析后的DataFrame中的转换数据写为/cloudtrail上的Parquet格式表.../ cloudtrail.checkpoint /”）当查询处于活动状态时，Spark会不断将已处理数据的元数据写入检查点目录。...每个数据记录都使用其结构信息进行扩充。半结构化数据格式的好处是，它们在表达数据时提供了最大的灵活性，因为每条记录都是自我描述的。...，然后将其与目标DataFrame连接，并在设备ID上进行匹配。

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Apache Spark 1.6发布

在以前，Spark的Parquet读取器依赖于parquet-mr去读和解码Parquet文件。...对许多应用程序来说，它意味着在无需用户手动调整的情况下，在进行join和aggregration等操作时其可用内存将大量增加。...前述的两个性能提升对用户来说是透明的，使用时无需对代码进行修改，而下面的改进是一个新API能够保证更好性能的例子。...我们创建了一个notebook以说明如何使用该新特性，不久后我们也将另外撰写相应的博文对这部分内容进行说明。...自从我们发布DataFrames，我们得到了大量反馈，其中缺乏编译时类型安全支持是诸多重要反馈中的一个，为解决这该问题，我们正在引入DataFrame API的类型扩展即Datasets。

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在AWS Glue中使用Apache Hudi

然后，从Github检出专门为本文编写的Glue读写Hudi的示例程序（地址参考3.1.1节），将项目中的GlueHudiReadWriteExample.scala文件上传到新建的桶里。...如下图所示：我们需要把S3桶的名称以“作业参数”的形式传给示例程序，以便其可以拼接出Hudi数据集的完整路径，这个值会在读写Hudi数据集时使用，因为Hudi数据集会被写到这个桶里。...通过查看Hudi的源代码可知，当HIVE_USE_JDBC_OPT_KEY被置为false时，Hudi会转而使用一个专职的IMetaStoreClient去与对应的Metastore进行交互。...而在Glue这一侧，由于其使用了自己的Metastore：Glue Catalog，为了和上层Hive相关的基础设施进行兼容，Glue提供了一个自己的IMetaStoreClient实现用于与Glue...一个大概率的怀疑方向是：在整个SparkSession的上下文中，由于某一次Hudi的读写操作没能正确地关闭并释放IMetaStoreClient实例，导致后面需要再使用该Client同步元数据时，其已经不可用

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SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

可以通过下面两种方式开启该功能：当数据源为Parquet文件时，将数据源选项mergeSchema设置为true 设置全局SQL选项spark.sql.parquet.mergeSchema为true...Parquet表时，需要将Hive metastore schema和Parquet schema进行一致化。...当Hive metastore Parquet表转换为enabled时，表修改后缓存的元数据并不能刷新。所以，当表被Hive或其它工具修改时，则必须手动刷新元数据，以保证元数据的一致性。...该方法将String格式的RDD或JSON文件转换为DataFrame。需要注意的是，这里的JSON文件不是常规的JSON格式。JSON文件每一行必须包含一个独立的、自满足有效的JSON对象。...使用JdbcRDD时，Spark SQL操作返回的DataFrame会很方便，也会很方便的添加其他数据源数据。

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Spark SQL，DataFrame以及 Datasets 编程指南 - For 2.0

使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。你也可以使用命令行，JDBC/ODBC 与 Spark SQL 进行交互。...通用的 Load/Sava 函数最简单的方式是调用 load 方法加载文件，默认的格式为 parquet（可以通过修改 spark.sql.sources.default 来指定默认格式） val usersDF...").save("namesAndAges.parquet") 在文件夹上执行 SQL 除了使用 read API，还可以在对文件夹的所有文件执行 SQL 查询 val sqlDF = spark.sql...当写 Parquet 数据时，为了兼容性，所有的列会自动转为 nullable 编码读写 Parquet 文件 // Encoders for most common types are automatically...你可以通过以下方式启用：当读取 Parquet 文件时，将 mergeSchema 选项设置为 true，下面代码中有示例，或设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 为 true

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基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术

通常的做法是使用df.write.parquet()将DataFrame写成parquet文件。...Spark支持将DataFrame写成多种不同的文件格式，在本次实验中，我们将DataFrame写成parquet文件。...show() 我们分别从Alluxio中 parquet文件以及各种Spark存储级别缓存中读取DataFrame，并进行上述的聚合计算操作。...另一方面，相比使用Spark内置缓存，使用Alluxio存储DataFrame并进行聚合操作，其性能在小规模数据上略有劣势。...当使用50 GB规模的DataFrame时，我们在单个Spark应用中进行聚合操作，并且记录该聚合操作的耗时。

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『金融数据结构』「3. 基于事件采样」

1 数据处理 1.1 源数据我们使用的标普 500 价值股 ETF (IVE) tick 级别的数据从来自以下链接。...比如我看好美国股票市场，但又不想投资个股，那么可以投资标普 500 指数，用的金融工具就是其 ETF，代号为 IVE。...储存成 csv 供以后加载速度会慢，因此我们选择将 DataFrame 存储成 Parquet 格式。原理不需要理解，Parquet 格式的数据变小了很多，加载也快了很多。...读取的 txt 和 parquet 文件都放在【.../data/】路径中，PurePath() 可以自动帮你找到当前目录，我们只有加写后缀即可。...from pathlib import PurePath 从下图显示了 txt 和 parquet 文件的大小可看出，数据从 300 MB压缩到 47 MB。

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独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

在这篇文章中，处理数据集时我们将会使用在PySpark API中的DataFrame操作。...在本文的例子中，我们将使用.json格式的文件，你也可以使用如下列举的相关读取函数来寻找并读取text，csv，parquet文件格式。...and logical dataframe.explain(4) 8、“GroupBy”操作通过GroupBy()函数，将数据列根据指定函数进行聚合。...write \ .save("Rankings_Descriptions.parquet") 当.write.save()函数被处理时，可看到Parquet文件已创建。...",format="json") 当.write.save()函数被处理时，可看到JSON文件已创建。

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基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术

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PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。...Pyspark SQL 提供了将 Parquet 文件读入 DataFrame 和将 DataFrame 写入 Parquet 文件，DataFrameReader和DataFrameWriter对方法...当将DataFrame写入parquet文件时，它会自动保留列名及其数据类型。Pyspark创建的每个分区文件都具有 .parquet 文件扩展名。...类中提供了一个parquet()方法来将 Parquet 文件读入 dataframe。...下面是一个将 Parquet 文件读取到 dataframe 的示例。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

将 DataFrame 注册为 temporary view （临时视图）允许您对其数据运行 SQL 查询....Run SQL on files directly （直接在文件上运行 SQL）不使用读取 API 将文件加载到 DataFrame 并进行查询, 也可以直接用 SQL 查询该文件....你可以按照如下的方式启用它: 读取 Parquet 文件时, 将 data source option （数据源选项） mergeSchema 设置为 true （如下面的例子所示）, 或将 global...表时, Spark SQL 将尝试使用自己的 Parquet support （Parquet 支持）, 而不是 Hive SerDe 来获得更好的性能....spark.sql.files.openCostInBytes 4194304 (4 MB) 按照字节数来衡量的打开文件的估计费用可以在同一时间进行扫描。将多个文件放入分区时使用。

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2021年大数据Spark（三十二）：SparkSQL的External DataSource

每个数据记录都使用其结构信息进行扩充。半结构化数据格式的好处是，它们在表达数据时提供了最大的灵活性，因为每条记录都是自我描述的。...方法底层还是调用text方法，先加载数据封装到DataFrame中，再使用as[String]方法将DataFrame转换为Dataset，实际中推荐使用textFile方法，从Spark 2.0开始提供...语句，指定文件存储格式和路径： Save 保存数据 SparkSQL模块中可以从某个外部数据源读取数据，就能向某个外部数据源保存数据，提供相应接口，通过DataFrameWrite类将数据进行保存...当将结果数据DataFrame/Dataset保存至Hive表中时，可以设置分区partition和分桶bucket，形式如下：保存模式（SaveMode）将Dataset.../DataFrame数据保存到外部存储系统中，考虑是否存在，存在的情况下的下如何进行保存，DataFrameWriter中有一个mode方法指定模式：通过源码发现SaveMode时枚举类，使用Java

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【Spark篇】---SparkSQL初始和创建DataFrame的几种方式

（重要） 1) 通过反射的方式将非json格式的RDD转换成DataFrame（不建议使用）自定义类要可序列化自定义类的访问级别是Public RDD转成DataFrame后会根据映射将字段按Assci...码排序将DataFrame转换成RDD时获取字段两种方式,一种是df.getInt(0)下标获取（不推荐使用），另一种是df.getAs(“列名”)获取（推荐使用）关于序列化问题: ...文件创建DataFrame 注意：可以将DataFrame存储成parquet文件。.../sparksql/parquet"); SaveMode指定文件保存时的模式。 ...df = sqlContext.read().json(jsonRDD); /** * 将DataFrame保存成parquet文件，SaveMode指定存储文件时的保存模式 * 保存成parquet

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Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

然而，它需要一个单独的 HBase 集群来进行维护，这在操作上具有挑战性且资源密集型，需要专门的专业知识。记录索引结合了 HBase 索引的速度和可扩展性，而没有其限制和开销。...对于 Spark Datasource，仅当DataFrame包含 Hudi 的元字段时才支持 UPDATE 和 DELETE。...使用 Hudi 0.14.0，用户可以在为其 Hudi 表执行 Glue 目录同步时激活基于元数据表的文件列表。...查询利用 Parquet 布隆过滤器在 Hudi 0.14.0 中，用户现在可以使用原生 Parquet 布隆过滤器，前提是他们的计算引擎支持 Apache Parquet 1.12.0 或更高版本。...• USE_TRANSITION_TIME：此策略是实验性的，涉及在增量查询期间使用状态转换时间，该时间基于时间线中提交元数据文件的文件修改时间。

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Flink与Spark读写parquet文件全解析

Apache Parquet 是从头开始构建的。因此它能够支持高级嵌套数据结构。 Parquet 数据文件的布局针对处理大量数据的查询进行了优化，每个文件在千兆字节范围内。...可以使用几种可用的编解码器之一来压缩数据；因此，可以对不同的数据文件进行不同的压缩。...Parquet 帮助其用户将大型数据集的存储需求减少了至少三分之一，此外，它还大大缩短了扫描和反序列化时间，从而降低了总体成本。...DataFrameWriter 类的 parquet() 函数，我们可以将 Spark DataFrame 写入 Parquet 文件。...在此示例中，我们将 DataFrame 写入“people.parquet”文件。

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OnZoom基于Apache Hudi的流批一体架构实践

之后定时调度Spark Batch Job进行数仓开发。最终按照实际业务需求或使用场景将数据Sink到合适的存储。...，默认为 false；hoodie.parquet.small.file.limit 和hoodie.merge.allow.duplicate.on.inserts 控制小文件合并阈值和如何进行小文件合并...，会对相同 recordKey 的数据进行合并。...•效率: 在插入及更新数据时,默认情况下，Hudi使用Bloom Index，该索引更适合单调递增record key，相比于原始Spark Join，其速度最高可提高10倍。...查询数据时，借助Hudi提供的Clustering(将文件按照某些列进行聚簇，以重新布局，达到优化查询性能的效果)，Compaction(将基础文件和增量日志文件进行合并，生成新版本列存文件)等服务，可将

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Pandas图鉴(四)：MultiIndex

MultiIndex 我们将拆分成四个部分，依次呈现～建议关注和星标@公众号：数据STUDIO，精彩内容等你来～ Part 4....将多索引DataFrame读入和写入磁盘 Pandas可以以完全自动化的方式将一个带有MultiIndex的DataFrame写入CSV文件：df.to_csv('df.csv')。...手动解读MultiIndex列的层数并不方便，所以更好的办法是在将DataFrame保存为CSV之前，将所有的列头层数stack()，而在读取之后再将其unstack()。...[3]文件格式支持多索引DataFrame，没有任何提示（唯一的限制是所有列的标签必须是字符串），产生的文件更小，而且工作速度更快（见基准）： df.to_parquet('df.parquet')。...多指标算术在整体使用多索引DataFrame的操作中，适用与普通DataFrame相同的规则（见第三部分）。但处理单元格的子集有其自身的一些特殊性。

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基于Apache Hudi的多库多表实时入湖最佳实践

其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除，增量查询(Incremental queries,Time Travel)，小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in...其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS)，Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新，删除，ACID等特性。...当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi，并以增量查询的方式构建数仓层次，对数据进行实时高效的查询分析时...如果需要同步的表比较多，会对源端产生较大的压力。在需要整库同步表非常多的场景下，应该使用DataStream API写代码的方式只建一个binlog dump同步所有需要的库表。...如果EMR集群启动时就选择了Glue Metastore,该文件中/etc/hive/conf/hive-site.xml 已经配置了AWSGlueDataCatalogHiveClientFactory

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降低数据大小的四大绝招。

Spark Structured Streaming 使用总结

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PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

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