在pom.xml中,你需要添加以下依赖项来支持 Parquet 和 HDFS: <dependencies><dependency><groupId>org.apache.parquet</groupId><artifactId>parquet-hadoop</artifactId><version>1.12.0</version></dependency><dependency><groupId>org.ap
//在上面创建的parquet文件中读取 // Parquet文件是自描述的,所以模式被保存 //加载Parquet文件的结果也是一个DataFrame val parquetFileDF = spark.read.parquet("people.parquet") // Parquet文件也可以用来创建临时视图,然后在SQL语句 parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile") val namesDF = spark.s...
5、读取文件 ##namenode mode: from hdfs3 import HDFileSystem from fastparquet import ParquetFile hdfs = HDFileSystem(host=IP, port=8020) sc = hdfs.open pf = ParquetFile(filename, open_with=sc) df = pf.to_pandas() ##返回pandas的DataFrame类型 ##HA mode: from hdfs3 import HDFileSystem...
DataX官方开源的版本支持HDFS文件的读写,但是截止目前,并没有支持Parquet文件的读写,得益于DataX出色的数据同步性能,去年公司的项目大部分采用了DataX作为数据同步工具,但是从CDH集群同步Parquet或者将其他数据源的数据以Parquet格式写入HDFS,这两个常用场景没有进行支持。因此只能自己动手,补充HdfsReader和HdfsWriter插件,...
Flink 1.15 版本中已经不再支持 ParquetRowInputFormat，而是推荐使用 ParquetAvroInputFormat 来读取 ...
Flink 1.15 样例代码，用于读取 HDFS 目录下的 Parquet 文件，然后将数据转换为 HFile 文件并写入到 ...
//parquetDF.show() //BaikeLocation是读取的parquet文件中的case class val ds = parquetDF.as[BaikeLocation].map { line => //把info转换为新的case class中的类型String val info = line.info.map(item => item.name + ":" + item.value).mkString(",") //注意需要把字段放在一个case class中,...
Flink读取kafka数据并以parquet格式写入HDFS 大数据业务场景中,经常有一种场景:外部数据发送到kafka中,flink作为中间件消费kafka数据并进行业务处理;处理完成之后的数据可能还需要写入到数据库或者文件系统中,比如写入hdfs中;目前基于spark进行计算比较主流,需要读取hdfs上的数据,可以通过读取parquet:spark.read.parquet(path)...
parquet:表示普通 Parquet 文件格式。 csv:表示普通 HDFS 文件格式(逻辑二维表)。 压缩格式 当fileType(文件类型)为 csv 下的文件压缩方式,目前仅支持:none、deflate、gzip、bzip2、lz4、snappy。 由于snappy 目前没有统一的 stream format,数据集成目前仅支持最主流的 hadoop-snappy(hadoop 上的 snappy stream format...
// 读取本地文件,需要本地有这个文件 现在是在zepplin master上。 // val users = sqlContext.read.load("file:///tool/spark/examples/src/main/resources/users.parquet") //users.show // users.write.parquet("hdfs://server-redis-1:9000/demo/users2.parquet") val...