解析Pyspark如何读取parquet数据

本文详细介绍如何在Pyspark中读取并使用Parquet格式数据,包括列式存储的优势、读取步骤及DataFrame操作方法。适用于对大数据处理感兴趣的技术人员。

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导读这篇文章主要介绍了pyspark读取parquet数据过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

parquet数据:列式存储结构,由Twitter和Cloudera合作开发,相比于行式存储,其特点是:

可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量;压缩编码可以降低磁盘存储空间,使用更高效的压缩编码节约存储空间;只读取需要的列,支持向量运算,能够获取更好的扫描性能。

那么我们怎么在pyspark中读取和使用parquet数据呢?我以local模式,linux下的pycharm执行作说明。

首先,导入库文件和配置环境:

import os
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.session import SparkSession
 
os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3" #多个python版本时需要指定
 
conf = SparkConf().setAppName('test_parquet')
sc = SparkContext('local', 'test', conf=conf)
spark = SparkSession(sc)

然后,使用spark进行读取,得到DataFrame格式的数据:host:port 属于主机和端口号

parquetFile = r"hdfs://host:port/Felix_test/test_data.parquet"
df = spark.read.parquet(parquetFile)

而,DataFrame格式数据有一些方法可以使用,例如:

1.df.first() :显示第一条数据,Row格式

print(df.first())

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2.df.columns:列名

3.df.count():数据量,数据条数

4.df.toPandas():从spark的DataFrame格式数据转到Pandas数据结构

5.df.show():直接显示表数据;其中df.show(n) 表示只显示前n行信息

6.type(df):显数据示格式

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以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。Linux就该这么学

<think>嗯,用户想用PySpark Streaming来读取Kafka数据,我需要详细介绍一下步骤。首先,我应该回忆一下PySpark Streaming和Kafka集成的相关知识。记得在Spark Structured Streaming中,Kafka是一个常用的数据源。可能需要先确认用户是否了解Structured Streaming,或者他们是否在使用旧的Spark Streaming(DStreams)。 首先,可能需要说明两者的区别。Structured Streaming是更现代、更推荐的API,而DStreams是旧的。现在大多数情况下应该用Structured Streaming,所以应该以这个为例来介绍。 接下来,步骤应该是如何配置和读取Kafka数据。比如需要添加依赖项,比如Spark Kafka连接器的包。这里需要注意Spark版本和Kafka版本的对应关系,不同的版本可能需要不同的包名。例如,对于Spark 3.x和Kafka 0.10以后,可能用的是spark-sql-kafka-0-10这个包。 然后,用户需要创建一个SparkSession,然后使用readStream方法,指定format为"kafka",然后配置参数如kafka.bootstrap.servers,subscribe等。可能需要解释这些参数的含义,比如bootstrap.servers是Kafka的地址,subscribe是要订阅的topic。 接着,可能需要提到如何处理从Kafka读取数据。Kafka消息的键和值都是二进制格式,可能需要转换成字符串或者其他格式。比如用from_avro函数处理Avro数据,或者用cast转换成字符串。 然后,如何处理数据,比如进行一些转换或者聚合,最后输出到某个地方,比如控制台或者另一个Kafka topic,或者其他存储系统。可能需要给出示例代码,比如将数据写入控制台,并触发间隔。 另外,还需要提醒用户注意检查点的位置,保证容错性,以及在启动应用时如何提交作业,可能需要用spark-submit并包含相应的包,比如--packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.2.1这样的参数。 另外,可能需要注意安全配置,比如如果Kafka需要SSL或者SASL验证,需要在选项中添加相关配置。比如设置kafka.ssl.truststore.location等参数。 还有可能的问题,比如数据反序列化的问题,或者处理偏移量的问题,需要确保正确管理偏移量以避免数据丢失或重复处理。不过对于Structured Streaming来说,这些可能是自动处理的,但用户可能需要了解如何手动管理。 总结一下,我应该分步骤介绍如何设置环境,添加依赖,创建SparkSession,配置Kafka参数,读取数据流,处理数据,输出结果,以及运行时的注意事项,比如提交命令和安全配置。需要确保示例代码正确,并且参数如服务器地址和topic名称需要替换成用户的实际信息。</think>使用 PySpark Streaming 读取 Kafka 数据主要通过 **Structured Streaming API**(推荐)或旧的 **DStream API** 实现。以下是基于 **Structured Streaming** 的步骤详解: --- ### **1. 环境准备** - **依赖包**:确保 PySpark 包含 Kafka 连接器。通常需在启动时加载 `spark-sql-kafka` 包: ```bash spark-submit --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.5.0 your_script.py ``` (版本需匹配你的 Spark 和 Kafka,例如 `3.5.0` 对应 Spark 3.5.x) --- ### **2. 初始化 SparkSession** ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("KafkaStreamReader") \ .getOrCreate() ``` --- ### **3. 读取 Kafka 数据流** 使用 `readStream` 方法配置 Kafka 参数: ```python df = spark.readStream \ .format("kafka") \ .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \ # Kafka 服务器地址 .option("subscribe", "your_topic") \ # 订阅的 Topic .option("startingOffsets", "latest") \ # 从最新偏移量开始 .load() ``` **关键配置参数**: - `kafka.bootstrap.servers`: Kafka 集群地址(逗号分隔多个地址)。 - `subscribe` / `assign`: 指定订阅的 Topic 或 Partition。 - `startingOffsets`: `earliest`(从头消费)或 `latest`(从最新消息开始)。 - `failOnDataLoss`: 数据丢失时是否报错(默认 `True`)。 --- ### **4. 解析 Kafka 数据** Kafka 消息的 `key` 和 `value` 默认是二进制格式,需转换为字符串(或其他格式): ```python from pyspark.sql.functions import col, from_json # 假设 value 是 JSON 字符串 parsed_df = df.select( col("key").cast("string").alias("message_key"), from_json(col("value").cast("string"), schema).alias("data"), # schema 是自定义的 StructType col("topic"), col("partition"), col("offset") ) ``` --- ### **5. 数据处理与输出** 对数据进行处理(如过滤、聚合),并定义输出方式(例如写入控制台): ```python query = parsed_df.writeStream \ .outputMode("append") \ # 输出模式(append/update/complete) .format("console") \ # 输出到控制台 .option("truncate", "false") \ # 显示完整内容 .start() query.awaitTermination() # 等待流式任务终止 ``` **其他输出方式**: - **Kafka**:`.format("kafka").option("topic", "output_topic")` - **文件系统**:`.format("parquet").option("path", "/output/path")` - **内存**:`.format("memory").queryName("table_name")` --- ### **6. 完整示例代码** ```python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType # 定义数据 Schema schema = StructType() \ .add("user_id", IntegerType()) \ .add("event", StringType()) spark = SparkSession.builder \ .appName("KafkaJsonReader") \ .getOrCreate() # 读取 Kafka 流 df = spark.readStream \ .format("kafka") \ .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \ .option("subscribe", "user_events") \ .load() # 解析 JSON 数据 parsed_df = df.select( from_json(col("value").cast("string"), schema).alias("data") ).select("data.*") # 展开为 user_id 和 event 列 # 过滤并输出到控制台 query = parsed_df.filter("event = 'login'") \ .writeStream \ .outputMode("append") \ .format("console") \ .start() query.awaitTermination() ``` --- ### **7. 注意事项** - **检查点(Checkpoint)**:长期运行的任务需设置检查点目录以保存进度和恢复状态: ```python .option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint") ``` - **安全配置**:若 Kafka 启用 SSL/SASL,需添加 `kafka.security.protocol`、`kafka.ssl.truststore.location` 等参数。 - **并行度**:调整 `numPartitions` 或 `minPartitions` 优化读取性能。 通过以上步骤,即可使用 PySpark Streaming 高效消费 Kafka 数据流并进行实时处理。
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