在现有的.CSV/Parquet文件中添加新列，而不先加载整个文件并重新保存？
在现有的.CSV/Parquet文件中添加新列，而不先加载整个文件并重新保存，可以通过以下步骤实现：
- 首先，需要使用适当的库或工具来处理.CSV/Parquet文件。常见的选择包括Python中的pandas库、Apache Spark等。
- 使用pandas库的话，可以使用
read_csv()函数读取.CSV文件，或使用read_parquet()函数读取Parquet文件。这些函数可以将文件加载到内存中，并将其转换为DataFrame对象。 - 一旦文件加载到DataFrame中，可以使用DataFrame的方法来添加新列。例如，可以使用
df['new_column'] = new_values来添加名为'new_column'的新列，并为其赋予相应的值。 - 在添加新列后，可以选择将DataFrame转换回.CSV或Parquet格式的文件。如果使用pandas，可以使用
to_csv()函数将DataFrame保存为.CSV文件，或使用to_parquet()函数将DataFrame保存为Parquet文件。在保存文件时，可以选择仅保存新列，而不重新保存整个文件。
需要注意的是，这种方法仅适用于在文件中添加新列，并且不需要对现有数据进行修改。如果需要修改现有数据，或者需要在文件中间位置添加新列，那么通常需要加载整个文件并重新保存。
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我们使用BigQuery Java从本地数据源上传数据，如描述的。当上载包含18列(16字符串、1 float64、1时间戳)和13次Mio行(例如17 16数据)的Parquet文件时，上传失败，例外情况如下：
查询执行期间超出的资源: UDF内存不足；未能读取Parquet文件。如果文件包含的行太大，或者为查询列加载的页面的总大小太大，则可能发生这种情况。
然而，当使用CSV (17.5GB数据)上传相同的数据时，上传就成功了。我的问题是：
上传Parquet或CSV有什么不同？
在上传过程中执行什么查询？
是否可以增加此查询的内存？
谢谢托拜厄斯
浏览 3提问于2020-02-27得票数 2
2回答
按键写入多个拼花文件
、、、
我在磁盘上有一个非常大的数据集作为csv文件。我想将其加载到dask中，进行一些清理，然后将每个日期值的数据保存到一个单独的文件/文件夹中，如下所示：
.
└── test
└── 20211201
└── part.0.parquet
└── 20211202
└── part.0.parquet
我在努力想办法有效地解决这个问题。
我已经考虑过这样做的方法：
ddf = dd.read_csv('big_data.csv').map_partitions(clean_data)
ddf.to_parquet('test
浏览 2提问于2022-10-05得票数 0
1回答
我一直在测试Azure上的地板文件，而不是将数据加载到PostgreSQL表中，因为我对熊猫做了很多提取/转换步骤，并且可能很快就会发现火花。
是否有任何利弊使用吡箭打开csv文件而不是pd.read_csv？
我是否应该使用pyarrow来编写拼图文件而不是pd.to_parquet？
最终，我将存储原始文件(csv、json和xlsx)。我用熊猫或pyarrow阅读了这些文件，添加了一些元数据列，然后保存了一个经过改进/转换的拼花文件(星火风味，快速压缩)。然后，我用pyarrow (可能最终是Spark )读取这些转换后的文件，并执行一些聚合或其他的可视化操作(我可能会将
浏览 1提问于2019-09-15得票数 3
我必须在csv中处理一些原始数据文件，并将其作为.parquet文件加载到clenase层。原始层文件(Csv)和Cleanse层文件应具有相同的名称。 但是我不能以给定的名称保存.parquet文件，它正在创建目录，并且在.parquet文件下以随机名称保存。请帮助我们实现这一点。
浏览 3提问于2020-06-15得票数 0
2回答
我有一只熊猫数据，大约有200万行(每列80列)。
我想输出数据文件到csv以及一个拼花文件。
假设数据在df变量中存在
初始逼近
print('Creating csv and parquet files')
st = time.time()
df.to_csv('output_file.csv')
df.to_parquet('output_file.parquet')
print(f'Created csv and parquet files in {time.time() - st} seconds')
使用这种方法写入文
浏览 0提问于2020-02-03得票数 1
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我有csv文件，我正在使用scala中的databricks库将其转换为parquet文件。我使用的代码如下：
val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").config("spark.sql.warehouse.dir", "local").getOrCreate()
var csvdf = spark.read.format("org.apache.spark.csv").option("header", true).csv(csvfile)
csv
浏览 3提问于2018-08-01得票数 2
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我有一个ETL任务加载了很多CSV文件。其中一些CSV文件包含相同类型的数据，例如，60个文件包含一个初始数据帧的数据，另外30个文件包含另一个初始数据帧的数据，依此类推。然后使用Dataframe API连接和聚合这些数据帧，最终将最终的数据帧保存到一个Parquet文件中。
在读取这些拼图文件和进一步处理之前，首先将所有CSV文件组转换成单个拼图文件对我是否有好处？它会让事情变得更快吗(考虑到这个转换步骤在我的工作中每次都会运行)？Spark使用更少的内存是否会有所帮助，因为我的数据帧现在将由Parquet文件支持，而不是CSV文件？
浏览 0提问于2018-07-12得票数 1
我希望通过将一个巨大的csv文件细分为不同的分区来优化星火应用程序的运行时间，这取决于它们的特性。
例如，我有一列有客户ids (整数，a)，一列有日期(month+year，例如01.2015，b)，一列有产品ids (整数，c) (还有更多的列具有特定于产品的数据，分区不需要)。
我想要构建一个像/customer/a/date/b/product/c这样的文件夹结构。当用户想知道2016年1月销售的客户X的产品信息时，他可以加载并分析保存在/customer/X/date/01.2016/*中的文件。
是否有可能通过通配符加载此类文件夹结构？还应该能够装载特定时间范围内的所有客户或产品，
浏览 4提问于2016-06-14得票数 9
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我正在尝试使用Spark将一堆csv文件转换为parquet，有趣的是，输入的csv文件已经按目录“分区”了。所有输入文件都有相同的一组列。输入文件结构如下：
/path/dir1/file1.csv
/path/dir1/file2.csv
/path/dir2/file3.csv
/path/dir3/file4.csv
/path/dir3/file5.csv
/path/dir3/file6.csv
我想用Spark读取这些文件，并将它们的数据写入hdfs中的parquet表，保留分区(按输入目录分区)，例如每个分区有一个输出文件。输出文件结构应如下所示：
hdfs://path/di
浏览 2提问于2016-11-15得票数 4
我正在尝试转换一个非常大的csv文件到地板。
我尝试了以下方法：
df1 = pd.read_csv('/kaggle/input/amex-default-prediction/train_data.csv')
df1.to_parquet('/kaggle/input/amex-default-prediction/train.parquet')
但是pd.read_csv抛出Out Of Memory Error
是否有任何方法可以在不完全加载文件的情况下转换为文件？
浏览 6提问于2022-06-02得票数 2
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3回答
我正在尝试使用官方的python客户机库将一个相对较大的pandas dataframe df加载到Google BigQuery表table_ref中。
到目前为止，我已经尝试了两种不同的方法：
1)直接从内存中的数据中加载表
client = bigquery.Client()
client.load_table_from_dataframe(df, table_ref)
2)将数据存储保存到位于uri parquet_uri的Google中的一个拼花文件中，并从该文件加载表：
df.to_parquet(parquet_uri)
client = bigquery.Client()
cl
浏览 12提问于2020-03-29得票数 5
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我基本上是将一些csv文件转换为parquet。为此，我决定使用dask，在dask上读取csv并将其写回parquet。我正在使用一个大块，以满足客户的要求(500 MB)。csv的内存是15 GB或更大(直到50 GB)，这台机器有64 GB内存。每当我运行基本的to_parquet命令时，内存就开始增加，最终导致linux 杀死进程。有人知道为什么会出现这种情况吗?当我不指定块大小时，它可以工作，但它会创建很多小块(24 MB)。有没有办法解决至少500 MB的创建块。
_path = 'E://'
dt = dd.read_csv(_path+'//tempor
浏览 0提问于2019-03-04得票数 4
3回答
因此，我试图加载一个csv文件，然后将它保存为一个拼板文件，然后将它加载到一个Hive表中。但是，每当它将它加载到表中时，这些值就不合适了，而且到处都是。
下面是我的csv文件中的内容：
下面是我将csv转换为parquet并将其写入我的HDFS位置的代码：
#This creates the sparkSession
from pyspark.sql import SparkSession
#from pyspark.sql import SQLContext
spark = (SparkSession \
.builder \
.appName(&#
浏览 1提问于2019-07-22得票数 2
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3回答
我从csv文件目录中创建了一个拼花文件。有超过2.05亿行数据。
from pyarrow import csv, parquet
import pyarrow as pa
import pyarrow.dataset as ds
csvDir = 'my_csv_dir'
fields = [
('workId',pa.string()),
('authorId',pa.string())
]
schema = pa.schema(fields)
dataset = ds.dataset(csvDir,format="
浏览 30提问于2022-07-14得票数 2
如何在不导入.ipynb文件的情况下从Databricks .ipynb中测试python文件？
例如，我试图在桌面上使用VS代码中的unittest，在那里我从实例中克隆了.ipynb文件。
一旦我在本地运行这个程序，我就有一个简单的单元测试来读取CSV。
问题是，当我尝试从我正在测试的文件(csv_to_parquet)加载一个--单个函数--时，测试尝试加载整个文件，该文件包含本地不可用的项。具体来说，NameError: name 'dbutils' is not defined.
在这个单元测试中我没有使用dbutils。它只是简单地读取当它试图加载csv_to_pa
浏览 7提问于2020-04-15得票数 1
2回答
我拥有过去5年的monthly收入数据，并以格式以append模式存储各个月的DataFrames，但以 month列存储。下面是伪码-
def Revenue(filename):
df = spark.read.load(filename)
.
.
df.write.format('parquet').mode('append').partitionBy('month').save('/path/Revenue')
Revenue('Revenue_201501.csv')
R
浏览 1提问于2019-08-16得票数 4
当使用Python中的Polars读取CSV文件时，我们可以使用参数dtypes来指定要使用的模式(对于某些列)。我想知道我们在读或写Parquet文件时能做同样的事情吗？我试图指定dtypes参数，但它不起作用。
我有一些从PySpark生成的Parquet文件，并希望将这些Parquet文件加载到Rust中。锈蚀需要无符号整数，而火花/PySpark没有无符号整数，并将带符号整数输出到Parquet文件中。为了使事情更简单，我想在将Parquet文件加载到Rust之前转换它们的类型。我知道要做到这一点有几种不同的方法(包括熊猫和北极熊)，但我不知道是否有简单有效的方法使用极地来实现这一目标
浏览 13提问于2022-05-20得票数 1
我们使用复制命令将数据加载到雪花中。对于CSV文件格式，如果输入CSV文件中的列与雪花的目标数据库表不匹配，则有一个参数'ERROR_ON_COLUMN_COUNT_MISMATCH‘来获取错误。如果列数不匹配，JSON、AVRO、ORC和PARQUET文件格式是否有类似的参数来获得错误？
浏览 3提问于2022-05-30得票数 0
1回答
我们有一个1.5BM记录分散在几个csv文件。为了生成一个count聚合，我们需要对几个列进行分组。
我们目前的战略是：
将它们加载到数据文件中(使用Dask或pyspark)
聚合列，以便生成2列作为键:value(我们不确定这是否值得)
将文件保存为Parquet
读取Parquet文件(Dask或pyspark)，并在dataframe的索引上运行groupby。
对于Parquet文件上高效的groupby来说，最佳实践是什么？
在索引上而不是在列(或一组列)上执行groupby有多大益处？
我们知道有一个partition可以提供帮助--但在我们的例子中，我们
浏览 2提问于2017-07-09得票数 3
当我这样做的时候：
df = spark.read.parquet(file)
df.write.csv('output')
它使用一堆文件创建一个名为output的目录，其中一个文件是具有不可预知名称的目标csv文件，例如：part-00006-80ba8022-33cb-4478-aab3-29f08efc160a-c000.csv有方法知道.csv()调用后输出文件名是什么吗？
浏览 0提问于2021-07-21得票数 0
2回答
我想知道星火是否知道分割键的地板文件，并使用这些信息，以避免洗牌。
上下文：
运行Spark2.0.1运行本地SparkSession。我有一个csv数据集，我将其保存为磁盘上的拼花文件，如下所示：
val df0 = spark
.read
.format("csv")
.option("header", true)
.option("delimiter", ";")
.option("inferSchema", false)
.load("SomeFile.csv"))
浏览 0提问于2018-01-26得票数 21
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当试图将Parquet/AVRO文件加载到雪花表时，我会得到以下错误：
拼板文件格式可以生成类型变体或对象或数组的一列，而且只有一列。如果要加载多列，请使用CSV文件格式。
但是我不想将这些文件加载到一个新的列表中-我需要COPY命令来匹配现有表的列。
我能做些什么来获得模式自动检测？
浏览 9提问于2022-07-27得票数 0
1回答
我已经写了电火花代码，任务是找到三角洲/更改的记录与前一天拼板文件，并将它写到csv额外的列标记新的记录或现有记录。这是通过连接这些列并应用base64(此处的列)将其命名为hash_key来完成的。
对它们读取9个拼花文件和已注册的临时表。
- Apply a query over it, naming the output as df2.
- Read the previous day parquet file from S3 and name it as df1 and get count of it.
- Register temp tables against both datafr
浏览 9提问于2020-07-12得票数 0
我需要使用Python准备.parquet文件，所以这是我的代码：
import numpy as np
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import pandas as pd
import sys
import mysql.connector
import json
def write_table(databaseServer, databaseDatabase, databaseUser, databasePassword, sql, fileName):
result = 0;
frame = {};
浏览 5提问于2021-01-25得票数 1
此代码创建包含numpy ndarrays的50k行( 1.5GB文件所需时间超过8分钟)：
import numpy as np, pandas as pd
x = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
for i in range(100000):
print(i)
x.loc['t%i' % i] = [np.random.rand(2000), np.random.rand(2000)] # not efficient at all
浏览 9提问于2022-06-24得票数 0
我有拼花文件，也就是800 K行x8.7K列。我把它装进了一个dask数据仓库：
import dask.dataframe as dd
dask_train_df = dd.read_parquet('train.parquet')
dask_train_df.info()
这产生了：
<class 'dask.dataframe.core.DataFrame'>
Columns: 8712 entries, 0 to 8711
dtypes: int8(8712)
当我尝试执行像dask_train_df.head()或dask_train_df
浏览 0提问于2018-12-24得票数 6
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我的Spark Streaming作业需要处理RDD[String]，其中字符串对应于csv文件的一行。我事先不知道模式，所以需要从RDD推断模式，然后将其内容写入parquet文件。如果我从磁盘中读取一个csv文件，我只需使用模式推断将所有内容加载到DataFrame中，并立即将其写入parquet。不过，在我的场景中，我的起点是一个RDD[String]，它是流的结果。
浏览 5提问于2017-06-14得票数 2
1回答
我的拼花文件是从CSV派生出来的，在CSV中，有些单元格被转义了。这是一种价值
"a , ""Hello"" c"
我想把这封信读成
a , "Hello" c
我试图在阅读时从拼花文件中转义引号。如果我读的是CSV，我可以按以下方式来做
df = spark.read.option('quote', '"').
option('escape', '"').csv("./temp.csv")
然而，我们
浏览 0提问于2018-09-24得票数 0
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2回答
如果我用Java以这种方式保存数据帧，.：
df.write().parquet("myTest.parquet");
.然后就会以一种草率的方式保存它(一个包含大量文件的文件夹)。
是否可以将数据帧保存为单个文件？我试过collect()，但没有用。
如果这是不可能的，那么我的问题是如何更改Python代码，以便从df.write().parquet("myTest.parquet")创建的hadoopish文件夹中读取Parquet文件
load_df = sqlContext.read.parquet("myTest.parquet").w
浏览 4提问于2017-05-21得票数 0
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1回答
在读取拼板文件时，是否有方法更改列的数据类型？我使用Sparklyr中的spark_read_parquet函数，但它没有columns选项(来自spark_read_csv)来更改它。
在csv文件中，我将执行如下操作：
data_tbl <- spark_read_csv(sc, "data", path, infer_schema = FALSE, columns = list_with_data_types)
我怎么能对拼板文件做类似的事情呢？
浏览 2提问于2017-07-24得票数 3
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我感兴趣的是确保在data.frame操作之后获得的write (to format x)->read对象始终是相同的，而不管所使用的中间格式如何。
我在玩不同的测试，包括散列所有列和散列data.frame对象本身，并与原始列进行比较。这对越野车来说似乎很好。但是，在编写parquets时，我发现即使所有列都生成相同的散列，对象也不会产生相同的散列。
复制代码：
library(arrow)
df <- data.frame(foo = c(1,2,3), bar=c(4.5, 4.6, 4.7))
write.csv(df, "test_csv.csv",
浏览 5提问于2022-02-01得票数 0
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在尝试将数据从S3中的Parquet复制到Redshift时，我遇到了这个错误：
S3 Query Exception (Fetch). Task failed due to an internal error. File
'https://...../part-00000-xxxxx.snappy.parquet
has an incompatible Parquet schema for column 's3://table_name/.column_name'.
Column type: INT, Parquet schema:
optional fixe
浏览 4提问于2019-03-07得票数 1
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1回答
在下面的代码中，out.csv是parquet格式的。对于它作为csv文件写入它，我没有什么选择？
import py4j
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark import HiveContext as hc
import os
from pyspark.sql import SQLContext, Row
from datetime import datetime
from pyspark.sql.types import DateType,StringType
import pyspark.sql.functi
浏览 0提问于2017-06-29得票数 1
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2回答
我有一个工作流，我将描述如下：
[ Dump(query) ] ---+
|
+---> [ Parquet(dump, schema) ] ---> [ Hive(parquet) ]
|
[ Schema(query) ] ---+
其中：
query是对关系数据库的查询。
Dump将结果query转储到CSV文件dump。
Schema运行query，xcoms它的模式schema
Parquet读取csv并使用schema创建Pa
浏览 0提问于2018-03-01得票数 3
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我需要保存DataFrame的CSV或拼板格式(作为一个单一的文件)，然后再打开它。数据量不会超过60 is，因此一个文件是合理的解决方案。这个简单的任务让我头疼.这就是我试过的：
若要读取存在的文件，请执行以下操作：
df = sqlContext
.read.parquet("s3n://bucket/myTest.parquet")
.toDF("key", "value", "date", "qty")
要写入文件：
df.write.parque
浏览 1提问于2016-11-20得票数 1
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我从S3位置(文件夹)读取数据，其中文件被保存为csv.gz ('2.4.3‘版本)。
第一行是标题。
如果我只是将文件读取为df = spark.read.csv("s3://myfolder")并保存为df.write.mode("overwrite").parquet(write_folder)，那么->文件将被写入Parquet文件，但是当将它们读回某些DF时，默认情况下不会标识列(例如df.columns显示_c0, _c1...)。
怎样才能正确地将文件保存到Parquet，这样在以后读取parquet文件时就可以使用列名了？
我试图避
浏览 10提问于2020-01-20得票数 1
回答已采纳
1回答
我有30个文件: f1.csv，f2.csv，.f30.csv.我想上传所有与R有关的文件，关于：
ftpUpload(c(f1.csv, f2.csv, ... f30.csv), http://..., ...)
如何用命令ftpUpload上传多个文件？
浏览 0提问于2015-05-24得票数 0
我是新手，对Java没有编程经验。我正在使用pyspark处理一个非常大的时间序列数据集，其中有近4000列数值(浮点)列和数十亿行。
我想用这个数据集实现以下目标：
时间序列数据的间隔为10毫秒。我希望按1s间隔对数据进行分组，并使用平均值作为聚合函数。
这里是我用来读取分区拼花文件的代码.
df = (spark.read.option("mergeSchema", "true")
.parquet("/data/"))
这里是我编写的用于groupby和聚合的代码：
col_list = [... list of nu
浏览 2提问于2019-10-03得票数 1
1回答
我有一个大小等于170kB的csv，当我将它们转换成拼花文件时，大小是1.2MB。数据结构是包含字符串的12列。
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
csv_filename = "../files/test.csv"
parquet_filename = '../files/sample.parquet'
chunksize = 1
pqwriter = None
for i, df in enumerate(pd.read_csv(csv_filenam
浏览 9提问于2020-05-23得票数 1
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我有一个胶水爬虫，是用来爬行一个桶名为内部数据-prod(s3://内部-数据-prod)。昨晚，有人不仅将CSV文件放入根级别(S3:// into data-prod/data.csv)，还将文件夹级别降到下(s3://into data-prod/ file /data.csv)。
当文件被放在顶层时，爬虫第一次运行，但是列是错误的。
他们“删除”了文件(启用了版本控制，马上就会有更多信息)，然后在文件夹下重新加载它。这些列仍然是错误的，因为版本控制仍然是启用的，并且版本历史没有被删除，所以它首先扫描了根级文件。然后，他们从另一个帐户中得到了相同数据的拼花文件。除了将_parquet添加
浏览 18提问于2022-10-11得票数 0
我有一个包含多个.parquet文件的数据文件夹，这些文件是用熊猫和吡箭转换成的.csv文件。所有文件都有一个名为“时间戳”的日期时间索引，五个名为“打开”、“高”、“低”、“关闭”、“卷”的列都具有相同的dtype=int32。
我只想把它们全部加载到一个Dask.Dataframe中。这是一个代码片段。
import os
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import dask.dataframe as dd
user = os.getlogin()
data_path = 'C:\\Users\\%s\\da
浏览 5提问于2017-10-23得票数 2
回答已采纳
1回答
我在读第三方的镶木地板文件。似乎无论文件是如何编写的，parquet总是将文件的模式转换为可空的列。 在读取这些文件时，我希望拒绝在特定列中包含空值的文件。使用csv或json，您可以执行以下操作： schema = StructType([StructField("id", IntegerType(), False), StructField("col1", IntegerType(), False)])
df = spark.read.format("csv").schema(schema).option("mode", &
浏览 29提问于2020-09-25得票数 0
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2回答
这是一个与这个相关的问题。
我正在试验达克和帕奎特文件。我下载了下载的纽约违规停车数据。
我读取数据文件，查找常用列，应用数据类型，然后将所有数据保存为拼花栏。
from dask import dataframe as dd
from dask.diagnostics import ProgressBar
import numpy as np
base_url = 'origin/nyc-parking-tickets/'
fy14 = dd.read_csv(base_url + '*2014_.csv')
fy15 = dd.read_csv(base
浏览 0提问于2019-03-22得票数 2
回答已采纳
1回答
在PySpark中将csv文件转换为parquet时遇到问题。当转换相同模式的多个文件时，它们不具有相同的模式，因为有时数字字符串将被读取为浮点型，其他字符串将被读取为整数，等等。列的顺序似乎也有问题。似乎当编写具有相同列的数据帧时，但是以不同的顺序排列以拼接，那么这些拼接就不能被加载到相同的语句中。 如何将dataframe写入parquet，以使所有列都以字符串类型存储？如何处理列的顺序？在写入拼图之前，我是否应该将所有数据帧的列重新排列为相同的顺序？
浏览 23提问于2021-01-20得票数 0
我正在将大型CSV文件转换为Parquet文件，以便进一步分析。我将CSV数据读入Pandas中，并按以下方式指定列dtypes
_dtype = {"column_1": "float64",
"column_2": "category",
"column_3": "int64",
"column_4": "int64"}
df = pd.read_csv("data.csv", dtyp
浏览 0提问于2019-02-17得票数 10
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目前，我使用拼图文件将数据导入BigQuery (地理信息系统)。其中一个拼图文件包含几何列，将几何数据表示为WKT字符串(MultiPolygon)，我想将该列作为GEOGRAPHY类型导入。
Q1。文档提到不支持从WKT (string)到GEOGRAPHY的自动转换，那么我如何克服这个问题？我希望避免使用CSV文件，并手动提供模式定义。
然而，即使我首先创建了空表，并且只想添加新的拼图文件，它也不起作用：Provided Schema does not match Table <org>-internal:test.<table>. Field geom has
浏览 29提问于2018-09-18得票数 3
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我知道，可以将S3中的文件(例如csv、parquet或json)中的数据加载到雪花中，方法是创建一个具有文件格式的csv类型的外部阶段，然后将其加载到具有1列VARIANT类型的表中。但是，这需要一些手动步骤才能将数据转换为正确的类型来创建一个可用于分析的视图。
是否有一种方法可以从S3自动执行此加载过程，以便从CSV文件中推断表列数据类型，或者通过其他方式指定？(类似于如何在Google BigQuery中使用推断表模式从GCS中的csv文件中创建表)
浏览 2提问于2021-03-01得票数 1
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我有一个EMR集群运行星火。在第一步中，CSV文件被转换为由paruqet.snappy列划分的date格式，因此我将使用
s3://my-bucket/dataset/date=2020-12-20/part-0001.parquet.snappy
s3://my-bucket/dataset/date=2020-12-20/part-0002.parquet.snappy
s3://my-bucket/dataset/date=2020-12-20/part-0003.parquet.snappy
s3://my-bucket/dataset/date=2020-12-20/part-00
浏览 6提问于2020-12-21得票数 1
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我正在玩地板文件，以了解它们是否适合我的目的。为此，我从csv文件加载数据集，并将其保存为拼花数据集：
import pandas as pd # version 0.25
import pyarrow as pa # version 0.15
import pyarrow.parquet as pq
df = pd.read_csv('my.csv')
df_table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_to_dataset(df_table, root_path='my.parquet
浏览 2提问于2019-11-19得票数 1
回答已采纳
我正在探索以一种可扩展且经济高效的方式存储来自传感器的大量数据(时间序列数据)的方法。
目前，我正在为每个传感器编写CSV文件，并按日期进行分区，因此我的文件系统层次结构如下所示：
client_id/sensor_id/year/month/day.csv
我的目标是能够对这些数据执行SQL查询，(通常是获取特定客户端/传感器的时间范围，执行聚合等)我尝试过将其加载到Postgres和timescaledb，但体积太大，查询速度不合理。
我现在正在尝试使用Spark和Parquet文件来执行这些查询，但我在这个主题上的研究中有一些问题无法回答，即：
我正在将此数据转换为拼接文件，因此我现在拥
浏览 1提问于2019-07-28得票数 2
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