任何一个地方都不比另一个地方拥有更多的天空。by 辛波斯卡01 Parquet is case SensitiveSince 2.4, when spark.sql.caseSensitive is set to false, Spark does case insensitive column name resolution between Hive metastore schema and P
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2023-08-28 22:15:02
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Parquet is an open source file format by Apache for the Hadoop infrastructure. Well, it started as a file format for Hadoop, but it has since become very popular and even cloud service providers such
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2023-12-10 13:23:11
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## 实现Java写Parquet的流程
### 1. 准备工作
在开始编写Java写Parquet的代码之前，我们需要先准备好以下的环境和依赖项：
- Java JDK：确保已安装Java JDK，并配置好JAVA_HOME的环境变量。
- Maven：确保已安装Maven，用于管理项目依赖。
- Parquet依赖项：在项目的`pom.xml`文件中添加以下依赖项：
```xml
原创
2023-10-02 06:11:24
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# 实现Java写Parquet文件的流程
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入相关依赖 |
| 2 | 创建ParquetWriter对象 |
| 3 | 向Parquet文件中写入数据 |
| 4 | 关闭ParquetWriter对象 |
## 代码示例
### 步骤1：导入相关依赖
```java
// 导入Parquet库
impor
原创
2024-04-16 06:49:48
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楔子随着大数据时代的发展，每天都要产生大量的数据，而存储这些数据不仅需要更多的机器，怎么存也是一个问题。因为数据不是存起来就完事了，我们还要对数据进行分析、统计，所以一个合理的数据格式也是非常重要的。而随着数据种类的不同，我们也会选择不同的格式去存储。数据种类数据一般可以分为三种：非结构化数据、半结构化数据、结构化数据。非结构化数据非结构化数据是指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方
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2023-10-15 11:24:15
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## 用Java拼接写Parquet的流程
### 1. 导入必要的依赖
首先，我们需要在项目中添加一些必要的依赖，以便能够使用Java来拼接写Parquet文件。在`pom.xml`文件中添加以下依赖项：
```xml
org.apache.parquet
parquet-avro
1.12.0
```
这样我们就可
原创
2023-09-04 07:21:51
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# Java写Parquet文件教程
## 简介
Parquet是一种列式存储格式，广泛应用于大数据领域。本教程将教你如何使用Java编程语言来写Parquet文件。首先，我们将介绍整个流程，然后逐步演示每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下面是实现"Java写Parquet文件"的整体步骤：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个P
原创
2023-12-28 07:50:29
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1.代码层优化1.没有必要的变量直接使用2.多个地方用到的配置文件提取到公共的地方 3.用集合处理多个变量 修改为 4.冗余代码换个写法改为：5.规范注释的书写6.对于异常类的处理，如果捕捉到一定要处理，不然任务报错没有查询的地方7.配置信息从类里抽出来，直接写到配置文件里，方便查找统一修改如下：2.流程优化：对于任务算子的并行度单独设置，2.Hbase落地表分区写入
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2024-04-28 14:00:44
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# 项目方案：使用Java写Parquet文件
## 一、引言
随着大数据处理技术的发展，Parquet成为一种广泛应用的列式存储格式，特别是在Apache Hadoop和Apache Spark等生态系统中。Parquet文件因其高效的数据压缩和查询性能而被广泛使用。本文将提供一个使用Java编写Parquet文件的项目方案，重点在于代码示例和实现的详细步骤。
## 二、项目需求
本项目
# 如何在Java中实现Parquet的Schema
在大数据处理中，Parquet是一种广泛使用的列式存储格式。使用Parquet时，首先需要定义Schema，这代表了数据的结构。本文将指导你如何在Java中实现Parquet的Schema，包括整个流程和每一步的实现代码。
## 流程概述
以下是实现Parquet Schema的步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用 Python 写 Parquet 文件的完整指南
在数据处理和分析的领域，Parquet 文件格式作为一种列式存储格式，越来越受到欢迎。它能够高效压缩数据并支持快速查询，适合大规模的数据处理。在本文中，我们将会学习如何使用 Python 写 Parquet 文件的流程。
## 整体流程
为了实现使用 Python 写 Parquet 文件，整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤
行存VS列存广义的数据分析系统大致分为可以分为计算层、数据格式层和存储层。 计算层主要负责数据查询的介入和各种逻辑计算，如：MR、Spark、Flink。 存储层承载数据持久化存储，以文件语义或类似文件语义(对象存储)对接计算层。 数据格式层：定义了存储层文件的组织格式，计算层通过格式层来读写文件。严格来说并不算一个独立的层级，而是计算层上的一个Lib行存将相同行数据连续存储，因此具有更高的整行数
很简单，这有代码：代码里面数据库访问对象自己写，用到第三方架包：poi-2.5-final-20040302.jar;poi-contrib-2.5-final-20040302.jarpoi-scratchpad-2.5-final-20040302.jar自己去网上下吧//处理类
public class CountExcel {
/**
* 数据库操作类，自己写吧。。。
*/
private
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2024-06-17 10:44:29
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# 学习使用Python写Parquet格式文件
随着大数据技术的快速发展，Parquet格式作为一种高效的数据存储格式，受到了越来越多的关注。它可以有效地将数据压缩，并提供高效的数据读取速度。本文将引导你使用Python编写Parquet格式的文件，具体步骤如下。
## 整体流程
我们将在以下流程中详细讨论如何用Python写入Parquet文件。下面是整个过程中每一步的简要说明：
|
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。自从Apachespark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个
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2024-04-25 16:08:45
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# Java往HDFS写Parquet文件的指南
在大数据世界中，Parquet是一种列式存储格式，被广泛用于数据分析。它能够高效地存储和处理大量数据。HDFS（Hadoop分布式文件系统）是大数据场景中常用的数据存储系统。在本文中，我们将介绍如何使用Java将Parquet文件写入HDFS，并提供详细的代码示例和可视化流程图。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保您的环境中已正确安装并
# 使用 Java 写入 Parquet 文件而不生成 CRC
## 引言
Apache Parquet 是一种开源的列式存储格式，非常适合用于大数据处理，尤其是在 Hadoop 和 Spark 等生态系统中。Parquet 支持丰富的数据类型以及高效的数据压缩和编码方案，使其成为数据分析和存储的理想选择。然而，在 Parquet 文件中，每个数据块都存储了一个 CRC（循环冗余校验）值，用以
1.1.2 什么是JavaWEB
使用Java语言进行WEB的开发。
1.1.3 软件架构
l CS结构的软件
n CS：Client/Server客户端和服务器，这种软件往往需要安装。比如QQ、迅雷、播放器。
n 优缺点：
u 优点：
l 可以减轻服务器端压力，将部分代码写到客户端。
l 界面很美观。
u 缺点：
l 一旦服务器更新了，客户端也需要更新。
l 分布式开发比较弱。
1、java代码的基本格式java中的程序代码都必须放在一个类中。格式如下：修饰符 class 类名{ 程序代码}特别注意：（1）java中的程序代码可分为结构定义语句和功能执行语句，结构定义语句用于声明一个类或方法，功能执行语句用于实现具体的功能。 每条功能执行语句的最后都必须用分号;结束。 如：System.out.println("这是一个Java程序");如果写成中文的分号，编译器会
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2023-08-01 14:14:16
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# 使用Python编写Parquet文件
Parquet是一种开放源代码的列式存储格式，被广泛用于大数据处理和分析。它具有高效的压缩率和查询性能，适用于处理大规模数据集。在本文中，我们将介绍如何使用Python编写Parquet文件。
## 什么是Parquet格式？
Parquet是一种列式存储格式，它将数据按列存储在磁盘上，而不是按行存储。这种存储方式带来了许多性能优势，例如更高的压缩
原创
2023-10-12 11:59:05
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