Spark SQL通过三个主要组件实现了矢量化的Parquet读取：VectorizedParquetRecordReader、VectorizedColumnReader...
❝注意:这里有 DataSourceV2ScanExec v2 版本,经上面代码分析,parquet,orc 使用的是 v1 版 org.apache.spark.sql.execution.DataSourceScanExec.scala ❞ 代码语言:javascript 复制 Physical plan nodeforscanning data from HadoopFsRelations.FileSourceScanExecprivatelazy val inputRDD:RDD[InternalRow]={valread...
spark.read.parquet("") ❞ org.apache.spark.sql.DataFrameReader.javaval cls = DataSource.lookupDataSource(source, sparkSession.sessionState.conf)val jdbc = classOf[JdbcRelationProvider].getCanonicalNameval json = classOf[JsonFileFormat].getCanonicalNameval parquet = classOf[ParquetFileFormat].get...
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.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age BETWEEN 13 AND 19") namesDF.map(attributes => "Name: " + attribu...
parquet是一种广泛应用的列式存储结构，spark sql 提供了 parquet 的读写并自动保存schema信息。当写 parquet 文件时，为保证兼容性，所有的字段都会默认设置成可以为空。表分区是Hive中常见的优化方法，在分区表中，数据会自动存储到不同的目录中，每个目录使用分区字段的值进行标识。所有内置的文件类型，...
使用spark.read.parquet()读取Parquet文件。 调用df.schema.json()获取schema的JSON表示。 frompyspark.sqlimportSparkSession # 初始化SparkSession spark=SparkSession.builder.appName("ReadParquetSchema").getOrCreate() # 读取Parquet文件 parquet_file_path="path/to/your/parquet/file.parquet" ...
2.在全局sql配置中设置spark.sql.parquet.mergeSchema 为true. // This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import spark.implicits._ // Create a simple DataFrame, store into a partition directory val squaresDF = spark.sparkContext.makeRDD(1 to 5).map(i => (i, i * i)...
•Spark SQL 在字节跳动的使用; •Spark 是如何读取 Parquet 文件的;•字节跳动是优化 Parquet Filter Pushdown 和 Parquet Reader的 字节跳动的 Spark SQL 使用情况 这部分内容其实在上一篇文章有提过 《 物化列:字节为解决 Spark 嵌套列查询性能低下的优化 》。在字节超过 98% 的 ETL 作业是用 Spark SQL...
Parquet是SparkSQL默认的存储格式,它支持灵活的读写Parquet文件,并对Parquet文件的schema可以自动解析。 import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object SparkSqlParquetSource { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(SparkSqlParquet...
Apache Parquet 是一种流行的列式存储格式,它把数据存储为一堆文件。 Spark读取parquet依赖以下API: valparquetFileDF=spark.read.parquet("test.parquet") test.parquet文件格式为<int, Array[Byte]>。 关键对象 在Spark SQL 中,各种操作都在各自的类中实现,其名称都以Exec作为后缀。