1、概述 HDFS相当于是做存储的。有大量的数据需要存，存到哪里。 HDFS（Hadoop Distributed File System） 是一个 Apache Software Foundation 项目,
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2024-05-15 10:09:22
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# 使用Hadoop DFS命令读取Parquet文件的指南
在大数据处理中，Parquet是一种流行的列式存储格式，广泛用于Hadoop生态系统中。当你需要在Hadoop的分布式文件系统（HDFS）中读取Parquet文件时，通常会使用 `hadoop dfs` 命令。对于刚入行的小白来说，了解这一过程非常重要。
## 流程概述
以下是读取Parquet文件的基本流程：
| 步骤 | 说
原创
2024-09-25 09:09:06
384阅读
# 实现“Java读Parquet文件”指南
## 1. 整体流程
首先，让我们来看看整个实现“Java读Parquet文件”的流程。下面是一个简单的步骤表格：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入相关库]
B --> C[创建Parquet文件读取器]
C --> D[读取Parquet文件]
D --> E[处理数据
原创
2024-03-14 06:48:23
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1、设计目标 1、实时的OLTP+OLAP型的操作2、数据规模在50TB-100TB以下：太大规模的数据(PB规模)，还要求实时出结果的场景，并不是SnappyData的设计目标。3、微批的流失写入：实时数据的写入最好按批次写入。例如列表上的频繁的基于点的update，效率并不是很高。 2、数据流 上图介绍了流数据的注入以及数据分析的过程，如下：1、当集群搭建完成，此时就可以从外部数据源导
# 教你如何实现Java读Parquet文件Demo
## 一、整体流程
首先，我们来看一下实现Java读Parquet文件的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入相关依赖库 |
| 2 | 创建Parquet文件读取器 |
| 3 | 读取Parquet文件数据 |
| 4 | 处理读取到的数据 |
## 二、具体步骤
### 1.
原创
2024-07-13 03:56:16
23阅读
# Python读取Parquet文件的方法
## 介绍
Parquet是一种列式存储格式，被广泛应用于大数据处理和分析领域。与其他存储格式相比，如CSV或JSON，Parquet具有更高的读写性能和更小的存储空间占用。Python提供了多种库来读取和处理Parquet文件，本文将介绍其中两种常用的方法：`pyarrow`和`pandas`。
## 问题
假设我们有一个Parquet文件，
原创
2023-10-19 15:19:50
1575阅读
Hadoop命令操作Hadoop 命令主要包括用户命令和管理员命令。下面红框标出的是需要重点了解的hadoop命令。本文基于apache hadoop2.6.4 版本，主要讲解用户命令中的hdfs命令的使用。 apache hadoop2.6.4 hadoop commands官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.4/hadoop-project-dist
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2023-09-17 00:47:00
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# 如何对比Hadoop Parquet文件
在数据处理和分析的工作中，数据对比是一个常见的需求。在这个示例中，我们将讲解如何对比Hadoop中的Parquet文件。本文将涵盖整个流程，详细步骤以及需要用到的代码。
## 流程概述
以下是实现“Hadoop Parquet文件对比”的整个过程，分成几个步骤。
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-05 03:40:56
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Hadoop查看Parquet文件教程
1. 整体流程
下面是查看Hadoop中的Parquet文件的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤1 | 连接到Hadoop集群 |
| 步骤2 | 导航到Parquet文件所在的目录 |
| 步骤3 | 使用适当的命令查看Parquet文件 |
2. 步骤详解
步骤1：连接到Hadoop集群
首先，我们需要连接到Ha
原创
2023-10-20 14:07:53
444阅读
Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式，最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。有这样一句话流传：如果说 HDFS 是大数据时代文件系统的事实标准，Parquet 就是大数据时代存储格式的事实标准。01 整体介绍先简单介绍下：Parquet 是一种支持嵌套结构的列式存储格式非常适
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2023-09-01 10:06:29
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### 使用Hive 读取 Parquet 文件
Parquet 是一种列式存储格式，被广泛应用于大数据领域，可以高效地存储和查询数据。Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库基础设施，可以对大规模数据进行管理和分析。在 Hive 中读取 Parquet 文件是一种常见的操作，下面将介绍如何在 Hive 中读取 Parquet 文件。
#### 步骤一：准备 Parquet 文件
原创
2024-06-18 05:06:06
189阅读
# 实现Parquet Hadoop的步骤和代码解析
## 导言
Parquet是一种列式存储格式，用于在Hadoop上存储和处理大规模数据。它具有高效的压缩率和查询性能，是大数据领域中常用的数据存储格式之一。本文将教会刚入行的小白如何实现"Parquet Hadoop"，并在每一步给出相应的代码解析。
## 流程概述
为了更好地理解整个实现流程，我们可以使用甘特图来展示每个步骤的时间和依赖关
原创
2023-09-02 11:56:30
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Parquet介绍Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式，它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Hadoop、Spark等)，被多种查询引擎支持（Hive、Impala、Drill等），并且它是语言和平台无关的。Parquet最初是由Twitter和Cloudera(由于Impala的缘故)合作开发完成并开源，2015年5月从Apache的孵化器
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2023-08-05 06:25:57
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在现代大数据处理架构中，Parquet 格式因其高效的数据存储和查询性能而愈发受到青睐。在 Java 中读取 Parquet 数据时，常常面临需要进行数据过滤的挑战。本文将分享 Java 读 Parquet 过滤的相关知识，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展。
## 版本对比
在不同版本的 Parquet 文件和相应的 Java 实现中，支持的特性和 API 可能
实验结果离线处理（批处理）对比两大数据离线处理框架Hadoop和Spark。结论Spark相比Hadoop拥有更高的执行效率，能够更快的完成任务的执行；Spark在复杂任务的处理可以在一个任务中完成，而Hadoop则需要将复杂任务拆分成多个MR去串联执行；Spark相比Hadoop提供了更加丰富的数据输入和输出的方式，很多输入输出方式都能够直接使用而不用去自定义；Spark虽然是由scala编写的
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2023-09-04 18:51:09
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# Python中的parquet读取方案
## 问题描述
我们有一个parquet文件，需要使用Python读取其中的数据。我们希望能够高效地读取parquet文件，并且能够灵活地处理数据。
## 解决方案
### 安装依赖库
首先，我们需要安装pandas和pyarrow两个库。它们是Python中常用的处理parquet文件的库。
```python
!pip install pa
原创
2024-02-17 05:52:51
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源分布式计算框架。而在 Spark 中，RDD（Resilient Distributed Dataset）是其最基本的数据抽象。在 Spark 中，我们经常需要处理各种数据格式，其中 Parquet 是一种常用的列式存储格式，具有高效的压缩比和快速的查询性能。本文将介绍如何使用 PySpark RDD 读取 Parquet 格式的数据
原创
2024-06-23 04:58:22
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# 使用Hadoop查看Parquet格式的数据
在大数据处理领域，Parquet是一种广泛使用的列式存储格式，它能够支持高效的数据压缩和解压缩，特别适合于大规模的数据分析。Parquet格式通常与Hadoop生态系统中的Hive、Spark等工具结合使用。本篇文章将介绍如何在Hadoop环境中查看Parquet文件，并提供相关的代码示例。
## 什么是Parquet格式？
Parquet是
原创
2024-08-17 07:39:04
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MapReduce - 读取数据通过InputFormat决定读取的数据的类型，然后拆分成一个个InputSplit，每个InputSplit对应一个Map处理，RecordReader读取InputSplit的内容给MapInputFormat决定读取数据的格式，可以是文件或数据库等功能验证作业输入的正确性，如格式等将输入文件切割成逻辑分片(InputSplit)，一个InputSplit将会被
==> 什么是parquet Parquet 是列式存储的一种文件类型==> 官网描述： Apache Parquet i
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2023-10-07 20:33:43
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