spark读取parquet文件

最新推荐文章于 2025-04-08 13:35:56 发布
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版权

1、

进入spark-shell窗口

2、

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

3、

val schema= sqlContext.parquetFile("hdfs://cdp/user/az-user/sparkStreamingKafka2HdfsData/part-00000-ff60a7d3-bf91-4717-bd0b-6731a66b9904-c000.snappy.parquet")
hdfs://cdp是defaultFS，也可以不写，如下:

val parquetFile2 = sqlContext.parquetFile("/user/az-user/sparkStreamingKafka2HdfsData/part-00000-ff60a7d3-bf91-4717-bd0b-6731a66b9904-c000.snappy.parquet")

4、
parquetFile.take(30).foreach(println)
 

5.查看parquet列名

parquetFile.schema

spark读取parquet文件_qq_43193797的博客-优快云博客_spark读取parquet文件

Spark(30) -- Spark SQL中更多Parquet文件读写(scala)
erainm
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1. 什么时候会用到 Parquet ? 2. 使用代码读写 Parquet 文件 3. 写入 Parquet 的时候可以指定分区 4. 分区发现 5. SparkSession 中有关 Parquet 的配置
Spark读写parquet
思过留痕
03-23 5003
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Spark SQL数据源：Parquet文件
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06-14 3598
Apache Parquet是Hadoop生态系统中任何项目都可以使用的列式存储格式，不受数据处理框架、数据模型和编程语言的影响。Spark SQL支持对Parquet文件的读写，并且可以自动保存源数据的Schema。当写入Parquet文件时，为了提高兼容性，所有列都会自动转换为“可为空”状态。与Protocol Buffer、Avro和Thrift一样，Parquet也支持Schema合并。
Spark中读parquet文件是怎么实现的
monkeyboy_tech的博客
03-04 1226
因为对于Spark来说，任何一个事情都不是独立的存在的，比如说parquet文件的rowgroup设置的大小对读写的影响，以及parquet写之前排序对读parquet的影响，以及向量化读取等等。为‘true’(默认就是true)，则会进行unsafeRow的转换，当然这里的好处就是节约内存以及能够减少GC。最近在整理了一下 spark对Parquet的写文件的过程，也是为了更好的理解和调优Spark相关的任务，这条filter，则只会拿出rowgroup的信息和rowgrups的的行数。
Spark大数据处理讲课笔记4.3 Spark SQL数据源 - Parquet文件
ting_tu_ran_de的博客
06-09 805
当写入Parquet文件时，为了提高兼容性，所有列都会自动转换为“可为空”状态。导入SaveMode类后，执行命令：usersdf.select("name", "favorite_color").write.mode(SaveMode.Overwrite)parquet("hdfs://master:9000/result")执行命令：usersdf.select("name", "favorite_color").write.parquet("hdfs://master:9000/result")
C++ 读写 parquet 文件 Demo
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**C++ 读写 Parquet 文件 Demo 知识点详解** Parquet 是一种列式存储格式，被广泛用于大数据处理和分析场景，如 Apache Hadoop、Spark、Impala 等。它支持高效的读写操作，尤其适用于大规模数据处理，因为它的设计...
spark 读parquet文件新增字段后输出parquet文件
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spark 读parquet文件新增字段输出parquet 自己记录一下 val new_schema = spark.read.parquet(path).schema.add(“col2”, DataTypes.StringType, true) val rdd1 = spark.read.parquet(path).rdd.map(row => { val col1 = row.getAs[String]("") val col2 = row.getAs[String]("") (col1, R
Spark SQL数据源 - Parquet文件
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对于这种情况，Spark SQL读取Parquet数据源时可以自动检测并合并所有Parquet文件的Schema。导入SaveMode类后，执行命令：usersdf.select("name", "favorite_color").write.mode(SaveMode.Overwrite)parquet("hdfs://master:9000/result")加载和写入Parquet文件时，除了可以使用load()方法和save()方法外，还可以直接使用Spark SQL内置的parquet()方法。
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(img-oJyTsUVo-1712533575013)]厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新**也就是说 无论是put什么 里面的第一个参数是为。
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背景: 在执行spark任务的时候，中间有多次落盘，将数据以parquet格式写到hdfs。然后再将数据读取出来继续执行。执行到中间有如下报错: [spark] Caused by: org.apache.parquet.io.ParquetDecodingException: Can not read value at 0 in block -1 in file hdfs://master1:8020/user/xxx/part-00512-0462dbf5-98b2-41fa-925c-3a.
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