使用pandas的to_parquet函数或pyarrow的write_table函数可以将处理后的数据写入新的Parquet文件。 使用pandas写入Parquet文件: python # 使用 pandas 写入 Parquet 文件 df.to_parquet('path_to_new_file.parquet', index=False) 使用pyarrow写入Parquet文件: python #将 pandas DataFrame 转换为 pyarrow Table tabl...
# 1.打开文件,应用程序向操作系统发送调用,操作系统打开文件(硬盘上的一块空间),返回一个文件对象赋值给变量file file = open(r'D:\文件.txt', 'r', encoding='utf-8') # 以读模式打开文件,打开文件的字符编码是utf-8 # 注意:\在python中有特殊意义,当路径是绝对路径时,需要在路径字符串前加r进行转义...
使用pq.write_table方法将Table写入为Parquet文件。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 parquet_file = pq.ParquetFile('output.parquet') data = parquet_file.read().to_pandas() print(data) 3. 对数据进行操作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pyarrow.parquet ...
file.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + '\n') print(f"Data saved to {file_path}") except Exception as e: print(f"An error occurred while saving the data: {e}") def save_parquet(file_path, data): if isinstance(data, list): data = pd.DataFrame(data) if not isinstance...
补充知识:python spark中parquet文件写到hdfs,同时避免太多的小文件(block小文件合并) 在pyspark中,使用数据框的文件写出函数write.parquet经常会生成太多的小文件,例如申请了100个block,而每个block中的结果 只有几百K,这在机器学习算法的结果输出中经常出现,这是一种很大的资源浪费,那么如何同时避免太多的小文件(block...
问读/写Parquet文件而不读入内存(使用Python)EN这是可能的，但需要做一些工作，因为除了作为柱状Parquet...
from fastparquet import ParquetFile host = "nameservice1"conf = { "dfs.nameservices":"nameservice1",...} hdfs = HDFileSystem(host = host, pars = conf)...python访问HDFS HA的三种⽅法 python访问hdfs常⽤的包有三个，如下：1、hdfs3 其实从安装便捷性和使⽤上来说，并不推荐hdfs3，因为...
.save("Rankings_Descriptions.parquet") 当.write.save()函数被处理时,可看到Parquet文件已创建。 # Write & Save File in .json format dataframe.select("author", "title") \ .write \ .save("Authors_Titles.json",format="json") 当.write.save()函数被处理时,可看到JSON文件已创建。
我们直接使用PyArrow的Parquet模块中的write_table方法,最后得到111MB的二进制文件。压缩版的CSV是105MB,原始未压缩的版本是567MB。由于Parquet是结构化的二进制格式,对于相同的内容也可能在尺寸上有差异。这里的点不在于固化任何细节,而在于了解这些尺寸之间的关系。
虽然Parquet文件是列式存储,但是这个只是部内表示,你仍需要需要一行一行的写:InternalParquetRecordWriter.write(row) 每一行会被立即切成不同的列,并分别存储到不同的内存Column存储中。最大值/最小值以及null值会被更新到对应的列中。 现在一切的存储还在内存中。