peopleDF.write.parquet("people.parquet") // Read in the parquet file created above // Parquet files are self-describing so the schema is preserved // The result of loading a Parquet file is also a DataFrame val parquetFileDF = spark.read.parquet("people.parquet") 1. 2. 3. 4. 5. 6...
spark 读取 read parquet 时有一个参数 .schema 用于指定 parquet 的列名与列属性,如果直接调用 .read.parquet() 时,sparkSession 需要自己 infer parquet 的 schema , schema 可以理解为 parquet 每列数据的属性,包含 name,type 等等: override def inferSchema( sparkSession: SparkSession, parameters: Map[String...
hadoopAttemptContext)}vectorizedReader.initialize(split, hadoopAttemptContext)->SpecificParquetRecordReaderBase.initialize->ParquetMetadata footer = readFooter(config, file, range(0, length));注意这里传入的range->ParquetMetadataConverter.converter.readParquet...
❝Parquet 中没有 Map、Array 这样的复杂数据结构每一个数据模型的 schema 包含多个字段,每一个字段又可以包含多个字段,每一个字段有三个属性:重复数、数据类型和字段名, 重复数可以是以下三种:required(出现 1 次),repeated(出现 0 次或多次),optional(出现 0 次或 1 次)。每一个字段的数据类型可以分成两...
通过读取一个csv文件,实现写入 parquet 格式文件,并读取该 parquet 文件。// 读取csv 文件 val spark = SparkSession.builder().master("local[6]").appName("write1").getOrCreate() val df = spark.read.option("header", true).csv("../dataset/BeijingPM20100101_20151231.csv") // 把数据写为 ...
中,并保持相同数量的分区。但是,Spark将自动将文件加载到60个分区中。df =spark.read.parquet('df')60 没有设置'parquet.block.size'。 sc._jsc.hadoopConfiguration().setInt("parquet.block.size", 64*2**20 浏览0提问于2019-06-14得票数 0
// 文件是否可split,parquet/orc/avro均可被split val isSplitable = relation.fileFormat.isSplitable( relation.sparkSession, relation.options, filePath) // 切分文件 PartitionedFileUtil.splitFiles( sparkSession = relation.sparkSession, file = file, ...
// 文件是否可split,parquet/orc/avro均可被split val isSplitable = relation.fileFormat.isSplitable( relation.sparkSession, relation.options, filePath) // 切分文件 PartitionedFileUtil.splitFiles( sparkSession = relation.sparkSession, file = file, ...
//读取parquet文件 var result = sqlContext.read.format("parquet").load("./sparksql/parquet") result.show() sc.stop() } } 2、读取JDBC中的数据创建DataFrame(MySql为例) 在mysql数据库中新建一个库:spark,在该库中新建两张数据表:score,person ...
使用spark-shell,获取Parquet文件, 写入一个临时表; scala代码如下: importsqlContext.implicits._valparquetFile=sqlContext.read.parquet("/user/spark/apachelog.parquet") parquetFile.registerTempTable("logs") 复制schema到新表链接到Parquet文件。 在Hive中复制表,这里你会发现,文件LOCATION位置还是原来的路径,目...