# 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...
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 ...
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 from fastparquet import ParquetFile host = "nameservice1" conf...
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): ...
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...
pf = ParquetFile(filename, open_with=sc)df = pf.to_pandas()##返回pandas的DataFrame类型 ##HA mode:from hdfs3 import HDFileSystem from fastparquet import ParquetFile host = "nameservice1"conf = { "dfs.nameservices":"nameservice1",...} hdfs = HDFileSystem(host = host, pars = conf)...
首先需要初始化一个Spark会话(SparkSession)。通过SparkSession帮助可以创建DataFrame,并以表格的形式注册。其次,可以执行SQL表格,缓存表格,可以阅读parquet/json/csv/avro数据格式的文档。 sc = SparkSession.builder.appName("PysparkExample")\ .config ("spark.sql.shuffle.partitions", "50")\ ...
to_parquet(parquet_file, filesystem=selffs) arrow_dataset = dt.dataset(parquet_file, filesystem=selffs) We will run into the following message: Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/home/ec2-user/gravitino/clients/client-python/venv/lib64/python3.9/site-...
LOG.info("Flushing mem columnStore to file. allocated memory: {}", columnStore.getAllocatedSize()); 1. 注意columnStore大小包括了Page存储的大小。 真实的应用例子如下: May 29, 2020 1:58:35 PM org.apache.parquet.hadoop.InternalParquetRecordWriter flushRowGroupToStore ...