楔子随着大数据时代发展,每天都要产生大量数据,而存储这些数据不仅需要更多机器,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,所以一个合理数据格式也是非常重要。而随着数据种类不同,我们也会选择不同格式去存储。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,没有预定义数据模型,不方
转载 2023-10-15 11:24:15
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# 使用Python编写Parquet文件 Parquet是一种开放源代码列式存储格式,被广泛用于大数据处理和分析。它具有高效压缩率和查询性能,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,例如更高压缩
原创 2023-10-12 11:59:05
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引入程序运行过程中产生数据会保存到内存中,如果想要永久保存下来,就必须将数据存放在硬盘上,应用程序如果想要操作计算机硬件就必须通过操作系统,文件就是操作系统提供给应用程序来操作硬盘虚拟概念,应用程序操作文件就是向操作系统发送调用,由操作系统完成对硬盘操作。文件操作基本流程比如想打开电脑桌面上一个word文档进行操作,步骤应该是:1、双击打开文档; 2、进行某些操作,比如读文件、修改文件
任何一个地方都不比另一个地方拥有更多天空。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
转载 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
转载 2023-12-10 13:23:11
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# 使用 Python Parquet 文件完整指南 在数据处理和分析领域,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,适合大规模数据处理。在本文中,我们将会学习如何使用 Python Parquet 文件流程。 ## 整体流程 为了实现使用 Python Parquet 文件,整个流程可以分为以下几个步骤: | 步骤
原创 9月前
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# JavaParquet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,并提供相应代码示例。 ## 整体流程 下面是实现"JavaParquet文件"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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我们是否还需要另外一个新数据处理引擎?当我第一次听到flink时候这是我是非常怀疑。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处理需求。自从Apachespark出现后,貌似已经成为当今把大部分问题解决得最好框架了,所以我对另外一款解决类似问题框架持有很强烈怀疑态度。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几个
# 学习使用PythonParquet格式文件 随着大数据技术快速发展,Parquet格式作为一种高效数据存储格式,受到了越来越多关注。它可以有效地将数据压缩,并提供高效数据读取速度。本文将引导你使用Python编写Parquet格式文件,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简要说明: |
原创 10月前
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# 项目方案:使用JavaParquet文件 ## 一、引言 随着大数据处理技术发展,Parquet成为一种广泛应用列式存储格式,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文件项目方案,重点在于代码示例和实现详细步骤。 ## 二、项目需求 本项目
原创 11月前
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# python parquet文件 parquet文件是一种用于存储大规模数据集文件格式,它采用了列式存储和压缩技术,具有高效读写和查询优势。在Python中,我们可以使用`pyarrow`库来读写parquet文件。本文将介绍parquet文件基本概念,并提供代码示例来帮助读者更好地理解和使用parquet文件。 ## 什么是parquet文件parquet文件是一种列式存储文
原创 2024-01-01 04:43:01
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jBPM 为流程定义及其相关文件专门使用了一种打包机制,就是.par文件,似乎JBoss很喜欢这样形式,之前还有为Hibernate提供.har包。这个.par被称为Process Archive,故名思义,里面包含了流程需要所有信息。其实.par文件就是一个简单zip格式压缩包。里面的核心文件是processdefinition.xml这个流程定义,当然用Eclipse jBPM插件制
# Java往HDFSParquet文件指南 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,请确保您环境中已正确安装并
原创 9月前
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# Python 在 HDFS 中写入 Parquet 格式文件 在大数据环境中,Hadoop 分布式文件系统(HDFS)能够存储海量数据,而 Parquet 是一种高效列式存储格式。本文将介绍如何使用 Python 在 HDFS 中写入 Parquet 格式文件,帮助读者更好地理解这一过程。 ## 什么是 ParquetParquet 是一个开源列式存储格式,旨在支持大规模
原创 10月前
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1.代码层优化1.没有必要变量直接使用2.多个地方用到配置文件提取到公共地方 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.规范注释书写6.对于异常类处理,如果捕捉到一定要处理,不然任务报错没有查询地方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:对于任务算子并行度单独设置,2.Hbase落地表分区写入
转载 2024-04-28 14:00:44
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行存VS列存广义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层级,而是计算层上一个Lib行存将相同行数据连续存储,因此具有更高整行数
## 实现JavaParquet流程 ### 1. 准备工作 在开始编写JavaParquet代码之前,我们需要先准备好以下环境和依赖项: - Java JDK:确保已安装Java JDK,并配置好JAVA_HOME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JavaParquet文件流程 ## 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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# 如何在Java中实现ParquetSchema 在大数据处理中,Parquet是一种广泛使用列式存储格式。使用Parquet时,首先需要定义Schema,这代表了数据结构。本文将指导你如何在Java中实现ParquetSchema,包括整个流程和每一步实现代码。 ## 流程概述 以下是实现Parquet Schema步骤: | 步骤 | 描述
原创 11月前
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# Python读取Parquet文件 ## 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场景中。它主要特点是高效压缩和编码,适合处理大规模数据集。Python提供了多种方式来读取Parquet文件,本文将介绍其中两种主要方法:使用Pandas库和使用PyArrow库。 ## Pandas库读取Parquet文件 Pandas是一个强大数据分析工具,提供了丰
原创 2023-10-05 17:48:02
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