Spark - Java -在不使用Spark SQL数据帧的情况下创建Parquet/Avro

Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了高效的数据处理能力和分布式计算能力。Java是一种广泛使用的编程语言，具有跨平台性和丰富的开发工具和库。Parquet和Avro是两种常用的数据存储格式。

在不使用Spark SQL数据帧的情况下，我们可以使用Spark的核心API来创建Parquet和Avro文件。

对于Parquet文件的创建，我们可以按照以下步骤进行：

导入必要的Spark类和包：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;

创建SparkConf对象并设置相关配置：

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("ParquetCreation").setMaster("local");

创建JavaSparkContext对象：

JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

创建一个包含数据的JavaRDD对象：

JavaRDD<String> data = sc.parallelize(Arrays.asList("data1", "data2", "data3"));

将JavaRDD对象转换为DataFrame对象：

SparkSession spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate();
Dataset<Row> df = spark.createDataFrame(data, String.class);

将DataFrame对象保存为Parquet文件：

df.write().mode(SaveMode.Append).parquet("path/to/parquet/file");

对于Avro文件的创建，我们可以按照以下步骤进行：

导入必要的Spark类和包：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;

创建SparkConf对象并设置相关配置：

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("AvroCreation").setMaster("local");

创建JavaSparkContext对象：

JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

创建一个包含数据的JavaRDD对象：

JavaRDD<String> data = sc.parallelize(Arrays.asList("data1", "data2", "data3"));

将JavaRDD对象转换为DataFrame对象：

SparkSession spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate();
Dataset<Row> df = spark.createDataFrame(data, String.class);

将DataFrame对象保存为Avro文件：

df.write().mode(SaveMode.Append).format("com.databricks.spark.avro").save("path/to/avro/file");

以上是使用Spark和Java创建Parquet和Avro文件的基本步骤。在实际应用中，可以根据具体需求进行参数配置和优化。

腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，例如TencentDB for Apache Spark、Tencent Cloud Data Lake Analytics等，您可以通过访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多相关信息。

相关·内容

合并元数据

如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。...在这种情况下，用户可能会创建多个Parquet文件，有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况，并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。...因为元数据合并是一种相对耗时的操作，而且在大多数情况下不是一种必要的特性，从Spark 1.5.0版本开始，默认是关闭Parquet文件的自动合并元数据的特性的。...可以通过以下两种方式开启Parquet数据源的自动合并元数据的特性： 1、读取Parquet文件时，将数据源的选项，mergeSchema，设置为true 2、使用SQLContext.setConf...()方法，将spark.sql.parquet.mergeSchema参数设置为true 案例：合并学生的基本信息，和成绩信息的元数据 import org.apache.spark.SparkConf

8391 0

数据湖（十二）：Spark3.1.2与Iceberg0.12.1整合

Spark3.1.2与Iceberg0.12.1整合Spark可以操作Iceberg数据湖，这里使用的Iceberg的版本为0.12.1，此版本与Spark2.4版本之上兼容。...由于在Spark2.4版本中在操作Iceberg时不支持DDL、增加分区及增加分区转换、Iceberg元数据查询、insert into/overwrite等操作，建议使用Spark3.x版本来整合Iceberg0.12.1...${创建的Iceberg格式表名}2）表创建之后，可以在Hive中查询到对应的test表，创建的是Hive外表，在对应的Hive warehouse 目录下可以看到对应的数据目录。...).show()结果如下：在Hive对应的test表中也能查询到数据：4、删除表//删除表，删除表对应的数据不会被删除spark.sql( """ |drop table hive_prod.default.test...${Iceberg格式表名}2）创建表后，会在hadoop_prod名称对应的目录下创建该表2、插入数据//插入数据spark.sql( """ |insert into hadoop_prod.default.test

1.7K14 3

「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

通过在写入过程中执行同步合并以更新版本并重写文件。读时合并 : 使用列式（例如parquet）+ 基于行（例如avro）的文件格式组合来存储数据。...以下是在指定需要使用的字段名称的之后，如何插入更新数据帧的方法，这些字段包括recordKey => _row_key、partitionPath => partition和precombineKey...], classOf[org.apache.hadoop.fs.PathFilter]); 如果您希望通过数据源在DFS上使用全局路径，则只需执行以下类似操作即可得到Spark数据帧。...当查询/读取数据时，Hudi只是将自己显示为一个类似于json的层次表，每个人都习惯于使用Hive/Spark/Presto 来对Parquet/Json/Avro进行查询。 8....默认情况下会选择最大值的记录（由 compareTo决定）。对于 insert或 bulk_insert操作，不执行 preCombine。因此，如果你的输入包含重复项，则数据集也将包含重复项。

5.9K4 2

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

创建 DataFrames Scala Java Python R 在一个 SparkSession中, 应用程序可以从一个已经存在的 RDD, 从hive表, 或者从 Spark数据源中创建一个...systems （Parquet 生产系统）, 特别是 Impala, Hive 和旧版本的 Spark SQL , 在 writing out （写出） Parquet schema 时, 不区分...Hive 表 Spark SQL 还支持读取和写入存储在 Apache Hive 中的数据。但是，由于 Hive 具有大量依赖关系，因此这些依赖关系不包含在默认 Spark 分发中。...默认情况下，我们将以纯文本形式读取表格文件。请注意，Hive 存储处理程序在创建表时不受支持，您可以使用 Hive 端的存储处理程序创建一个表，并使用 Spark SQL 来读取它。...这些功能既可以通过设置 spark.sql.tungsten.enabled 为 false 来禁止使用。 Parquet 的模式合并默认情况下不再启用。

25.9K8 0

Spark SQL的Parquet那些事儿

schema合并跟protocol buffer，avro，thrift一样，parquet也支持schema演变升级。用户可以在刚开始的时候创建简单的schema，然后根据需要随时扩展新的列。...Parquet 数据源支持自动检测新作列并且会合并schema。由于合并schema是一个相当耗费性能的操作，而且很多情况下都是不必要的，所以从spark 1.5开始就默认关闭掉该功能。...元数据刷新 Spark SQL为了更好的性能会缓存parquet的元数据。...一些parquet生产系统，尤其是impala，hive和老版本的spark sql，不区分binary和string类型。该参数告诉spark 讲binary数据当作字符串处理。...假如设置为false，spark sql会读取hive parquet表的时候使用Hive SerDe，替代内置的。 spark.sql.parquet.mergeSchema 默认是false。

2K5 1

Spark SQL的Parquet那些事儿.docx

用户可以在刚开始的时候创建简单的schema，然后根据需要随时扩展新的列。 spark sql 用Parquet 数据源支持自动检测新增列并且会合并schema。...6 元数据刷新 Spark SQL为了更好的性能会缓存parquet的元数据。...一些parquet生产系统，尤其是impala，hive和老版本的spark sql，不区分binary和string类型。该参数告诉spark 讲binary数据当作字符串处理。...假如设置为false，spark sql会读取hive parquet表的时候使用Hive SerDe，替代内置的。 spark.sql.parquet.mergeSchema 默认是false。...如果spark sql要以parquet输出并且结果会被不支持新格式的其他系统使用的话，需要设置为true。

1.1K3 0

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

这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。 SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。...在本文剩余篇幅中，会经常使用 DataFrame 来代指 Scala/Java 元素为 Row 的 Dataset。...创建 DataFrames 使用 SparkSession，可以从已经在的 RDD、Hive 表以及 Spark 支持的数据格式创建。...").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...由于模式合并是消耗比较高的操作，而且在大多数情况下都不是必要的，自 1.5.0 开始默认关闭该功能。

3.9K2 0

Hive表迁移到Iceberg表实践教程

流程如下: 使用Spark启动Docker容器建Hive表在不重述数据的情况下将 Hive 表迁移到 Iceberg 表（使用 add_files procedure进行就地迁移）...子句，因此数据将存储在 Apache Parquet 文件中（数据必须在 Parquet、ORC 或 AVRO 中才能进行就地迁移）。...在不重写数据的情况下迁移此迁移将使用就地迁移策略，就地迁移意味着我们将保留现有数据文件，并使用现有 Hive 表的数据文件仅为新 Iceberg 表创建元数据。...与重写所有数据相比，这可能是一个成本更低的操作。现有的 Hive 表必须将数据存储在 Parquet、ORC 或 AVRO 中才能使其工作，这就是为什么 USING parquet 子句之前很重要。...在这种情况下，我们将根据现有 Hive 表数据文件中的数据在 Iceberg 表中创建新的数据文件。投影迁移有接下来的作用：投影迁移允许在用户公开表之前审核和验证数据。

2.4K5 0

spark sql编程之实现合并Parquet格式的DataFrame的schema

2.修改配置项的方式有哪两种？ 3.spark读取hive parquet格式的表，是否转换为自己的格式？首先说下什么是schema，其实这跟通俗来讲，与我们传统数据表字段的名称是一个意思。...明白了这个，我们在继续往下看。合并schema 首先创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "square"的DataFrame [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...squaresDF.write.parquet("data/test_table/key=1") 然后在创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "cube"的DataFrame [Scala...相关补充说明： Hive metastore Parquet表格式转换当读取hive的 Parquet 表时，Spark SQL为了提高性能，会使用自己的支持的Parquet，由配置 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet...如何修改配置项：可以通过SparkSession 的setConf 或则使用SQL命令 [Bash shell] 纯文本查看复制代码 ? SET key=value 更多配置项如下： ?

1.7K7 0

ApacheHudi使用问题汇总（二）

通常情况下，当有少量的迟到数据落入旧分区时，这可能特别有用，在这种情况下，你可能想压缩最后的N个分区，同时等待较旧的分区积累足够的日志。...如果使用的是 DeltaStreamer，则可以在连续模式下运行压缩，在该模式下，会在单个spark任务内同时进行摄取和压缩。 4....可以配置最大日志大小和一个因子，该因子表示当数据从avro转化到parquet文件时大小减小量。 HUDI-26将较小的文件组合并成较大的文件组，从而提升提升性能。 7....org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.getSplits 在不了解Hudi的文件布局的情况下，引擎只会简单地读取所有parquet...可以使用 --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false将Spark强制回退到 HoodieParquetInputFormat类。

1.7K4 0

SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

SQL的解析器可以通过配置spark.sql.dialect参数进行配置。在SQLContext中只能使用Spark SQL提供的”sql“解析器。...在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。...现在Parquet数据源能自动检测这种情况，并合并这些文件的schemas。因为Schema合并是一个高消耗的操作，在大多数情况下并不需要，所以Spark SQL从1.5.0开始默认关闭了该功能。...然后Spark SQL在执行查询任务时，只需扫描必需的列，从而以减少扫描数据量、提高性能。通过缓存数据，Spark SQL还可以自动调节压缩，从而达到最小化内存使用率和降低GC压力的目的。...数据倾斜标记：当前Spark SQL不遵循Hive中的数据倾斜标记 jion中STREAMTABLE提示：当前Spark SQL不遵循STREAMTABLE提示查询结果为多个小文件时合并小文件：如果查询结果包含多个小文件

9K3 0

Spark2.4.0发布了！

： SparkCore 和 SQL 增加了Barrier ExecutionMode，可以更好的和深度学习的框架整合同时引入了 30+ 内置函数和 higher-order函数可以处理更复杂的数据类型...支持scala 2.12 内置支持了Avro格式数据源，这个感情好，后面浪尖给出测试案例，以后有pb的支持那就更好了。...性能和稳定性这个优化比较多，指的关注 Connector优化这个优化主要是Parquet，orc，csv及avro等的优化升级 ?...MLlib MLlib支持了图像格式的数据源 StructuredStreaming 使用foreachBatch（支持Python，Scala和Java）将每个微批的输出行暴露为DataFrame。...Spark SQL的升级页面里也有对Spark 2.4 在 SQL 方面的调整优化，大家有兴趣也可以看看，有没有自己关系的bug被修复了。

9001 0

运营数据库系列之NoSQL和相关功能

核心价值 Cloudera的OpDB默认情况下存储未类型化的数据，这意味着任何对象都可以原生存储在键值中，而对存储值的数量和类型几乎没有限制。对象的最大大小是服务器的内存大小。 1.3.2....但不必在创建表时定义列，而是根据需要创建列，从而可以进行灵活的schema演变。列中的数据类型是灵活的并且是用户自定义的。...存在与Spark的多种集成，使Spark可以将表作为外部数据源或接收器进行访问。用户可以在DataFrame或DataSet上使用Spark-SQL进行操作。...目录是用户定义的json格式。 HBase数据帧是标准的Spark数据帧，并且能够与任何其他数据源（例如Hive，ORC，Parquet，JSON等）进行交互。...Java基本类型被支持为三个内部Serdes：Avro，Phoenix和PrimitiveType。

9591 0

带有Apache Spark的Lambda架构

我们将利用Apache Spark（Core，SQL，Streaming），Apache Parquet，Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据。还包括清晰的代码和直观的演示！...Kafka，Storm，Trident，Samza，Spark，Flink，Parquet，Avro，Cloud providers等都是工程师和企业广泛采用的流行语。...批处理层管理主数据集（一个不可变的，仅可扩展的原始数据集）并预先计算批处理视图。服务层对批处理视图进行索引，以便可以在低延迟的情况下进行点对点查询。速度层只处理最近的数据。...通常，我们需要解决一些主要的折衷：完全重新计算与部分重新计算在某些情况下，可以使用Bloom过滤器来避免完全重新计算重算算法与增量算法使用增量算法有很大的诱惑力，但根据指南我们必须使用重新计算算法...它包含Spark Core，包括高层次的API，并且支持通用执行图表的优化引擎，Spark SQL为SQL和结构化数据提供处理，以及Spark Streaming，支持可扩展性，高吞吐量，容错流的实时数据流的处理

1.9K5 0

数据湖（二十）：Flink兼容Iceberg目前不足和Iceberg与Hudi对比

Flink兼容Iceberg目前不足和Iceberg与Hudi对比一、Flink兼容Iceberg目前不足Iceberg目前不支持Flink SQL 查询表的元数据信息，需要使用Java API 实现。...Flink不支持创建带有隐藏分区的Iceberg表Flink不支持带有WaterMark的Iceberg表Flink不支持添加列、删除列、重命名列操作。...他们有以下共同点：都是构建于存储格式之上的数据组织方式提供ACID能力，提供一定的事务、并行执行能力提供行级别数据修改能力。提供一定的Schema扩展能力，例如：新增、修改、删除列操作。...支持批量和实时数据读写Iceberg与Hudi之间不同点在于以下几点：Iceberg支持Parquet、avro、orc数据格式，Hudi支持Parquet和Avro格式。...Spark与Iceberg和Hudi整合时，Iceberg对SparkSQL的支持目前来看更好。Spark与Hudi整合更多的是Spark DataFrame API 操作。

1.3K11 1

基于hadoop生态圈的数据仓库实践 —— OLAP与数据可视化（二）

可以通过SQL和数据集API与Spark SQL交互，但无论使用何种语言或API向Spark SQL发出请求，其内部都使用相同的执行引擎，这种统一性方便开发者在不同的API间进行切换。...Spark SQL可以将结构化数据作为Spark的RDD（Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集）进行查询，并整合了Scala、Java、Python、R等语言的...Data Sources——一般Spark的数据源是文本文件或Avro文件，而Spark SQL的数据源却有所不同。...HiveQL隐式转换成MapReduce或Spark作业 Spark SQL：支持Parquet、Avro、Text、JSON、ORC等多种文件格式支持存储在HDFS、HBase、...整合遗留的数据格式，例如：将CSV数据转换为Avro；将一个用户自定义的内部格式转换为Parquet等。

1.1K2 0

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

---- External DataSource 在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：在Spark...例如，Parquet和ORC等柱状格式使从列的子集中提取值变得更加容易。基于行的存储格式（如Avro）可有效地序列化和存储提供存储优势的数据。然而，这些优点通常以灵活性为代价。...() } } 运行结果： csv 数据在机器学习中，常常使用的数据存储在csv/tsv文件格式中，所以SparkSQL中也支持直接读取格式数据，从2.0版本开始内置数据源。...() } } parquet 数据 SparkSQL模块中默认读取数据文件格式就是parquet列式存储数据，通过参数【spark.sql.sources.default.../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

2.2K2 0

大数据平台：资源管理及存储优化技术

基于资源管理系统，大数据平台的开发运维人员能够清晰掌控平台的资源使用情况和资源在不同时间段下的变化趋势，能对资源使用异常进行及时发现并定位处理，避免造成更严重的影响，如磁盘空间撑爆，计算资源无空余，任务长时间等待不运行等造成业务阻塞...HDFS纠删码在Hadoop 2.x及以前的版本中，HDFS主要依靠数据副本来实现容错，通常会创建三个副本来保证数据可用性。...在不牺牲太多计算性能的情况下，以更小的存储空间提供与传统副本相当的数据冗余能力。 3....).save(targetPath); PARQUET读写 spark.conf().set("spark.sql.parquet.binaryAsString", "true"); spark.conf...().set("spark.sql.parquet.enableVectorizedReader", "false"); spark.read().parquet(dirInfo.getFilePathSeq

4719 5

【Spark手机流量日志处理】使用SparkSQL按月统计流量使用量最多的用户

作者：“大数据小禅” 文章简介：本篇文章属于Spark系列文章，专栏将会记录从spark基础到进阶的内容内容涉及到Spark的入门集群搭建，核心组件，RDD，算子的使用，底层原理，SparkCore...它允许用户使用SQL语句或DataFrame API来查询和操作数据，同时还支持使用Spark的分布式计算引擎进行高效的并行计算。...Spark SQL支持多种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、Avro、ORC等，这些数据源可以通过DataFrame API或SQL语句进行查询和操作。...Spark SQL还支持将SQL查询结果写入到外部数据源，如Hive表、JSON文件、Parquet文件等。...mysql-connector-java是连接MySQL数据库的依赖。

5833 0

Spark SQL中对Json支持的详细介绍

Spark SQL中对Json支持的详细介绍在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON...而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的终端的相关工作，Spark SQL对JSON数据的支持是从1.1版本开始发布，并且在Spark 1.2版本中进行了加强。...在这种情况下，用户必须等待这些数据处理完成之后，才能够使用他们生成的JSON数据。无论是在写或者是读，预先定义和维护这些模式往往使得ETL工作变得非常地繁重！...当然，JSON数据集可以通过Spark SQL内置的内存列式存储格式进行存储，也可以存储成其他格式，比如Parquet或者 Avro。...当然，SchemaRDDs可以通过很多其他格式的数据源进行创建，比如Hive tables、 Parquet文件、 JDBC、Avro文件以及其他SchemaRDD的结果。

4.5K9 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云