java api 如何读取 parquet 文件

Java API 如何读取 Parquet 文件

引言

Parquet 是一种用于存储大规模结构化数据的列式存储格式。它具有高效的压缩率和查询性能，特别适用于大数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何使用 Java API 读取 Parquet 文件，并解决一个实际的问题。

实际问题

假设我们有一个 Parquet 文件，其中包含了一些天气数据，如日期、温度和湿度等信息。我们的目标是读取这些数据，并计算出每个月的平均温度和湿度。

解决方案

为了解决这个问题，我们可以使用 Apache Parquet 和 Apache Arrow 提供的 Java API。首先，我们需要添加相关的依赖项到我们的项目中。在 Maven 项目中，可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖项：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.parquet</groupId>
        <artifactId>parquet-avro</artifactId>
        <version>1.11.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.parquet</groupId>
        <artifactId>parquet-arrow</artifactId>
        <version>1.11.1</version>
    </dependency>
</dependencies>

接下来，我们需要编写代码来读取 Parquet 文件并计算每个月的平均温度和湿度。下面是一个示例代码：

import org.apache.arrow.memory.RootAllocator;
import org.apache.arrow.vector.VectorSchemaRoot;
import org.apache.arrow.vector.ipc.SeekableReadChannel;
import org.apache.arrow.vector.ipc.message.ArrowBlock;
import org.apache.arrow.vector.ipc.message.ArrowFooter;
import org.apache.arrow.vector.ipc.message.ArrowRecordBatch;
import org.apache.arrow.vector.ipc.message.MessageChannelReader;
import org.apache.arrow.vector.ipc.message.MessageResult;
import org.apache.arrow.vector.ipc.message.MessageSerializer;
import org.apache.arrow.vector.ipc.message.ReadChannel;
import org.apache.arrow.vector.ipc.message.ReadChannelListener;
import org.apache.arrow.vector.ipc.message.SeekableReadChannel;
import org.apache.parquet.ParquetReadOptions;
import org.apache.parquet.arrow.ArrowReader;
import org.apache.parquet.arrow.schema.SchemaMapping;
import org.apache.parquet.arrow.vector.VectorUnloader;
import org.apache.parquet.example.data.Group;
import org.apache.parquet.example.data.simple.SimpleGroup;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetFileReader;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetReader;
import org.apache.parquet.hadoop.metadata.ParquetMetadata;
import org.apache.parquet.io.api.Binary;
import org.apache.parquet.io.api.RecordMaterializer;
import org.apache.parquet.schema.MessageType;
import org.apache.parquet.schema.Type;
import org.apache.parquet.schema.Type.Repetition;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ParquetReaderExample {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 读取 Parquet 文件
        String filePath = "weather.parquet";
        ParquetReader<Group> reader = ParquetReader.builder(new GroupReadSupport(), new File(filePath)).build();
        
        // 定义用于计算每月平均温度和湿度的变量
        int[] monthlyTemperatures = new int[12];
        int[] monthlyHumidity = new int[12];
        int[] monthlyCounts = new int[12];
        
        // 读取每一行数据，并进行计算
        Group row;
        while ((row = reader.read()) != null) {
            int month = row.getInteger("month", 0);
            int temperature = row.getInteger("temperature", 0);
            int humidity = row.getInteger("humidity", 0);
            
            monthlyTemperatures[month] += temperature;
            monthlyHumidity[month] += humidity;
            monthlyCounts[month]++;
        }
        
        // 计算每个月的平均温度和湿度
        for (int i = 0; i < 12; i++) {
            if (monthlyCounts[i] > 0) {
                monthlyTemperatures[i] /= monthlyCounts[i];
                monthlyHumidity[i] /= monthlyCounts[i];
            }
        }
        
        // 打印结果
        for (int i = 0; i < 12; i++) {
            System.out.println("Month " + (i + 1) + ":");
            System.out.println("Average Temperature: " + monthlyTemperatures[i]);
            System.out.println("Average Humidity: " + monthlyHumidity[i]);
            System.out.println();
        }
        
        // 关闭读取器
        reader.close();
    }
}

在上面的示例代码中，我们使用 ParquetReader 类来读取 Parquet 文件。