parquet压缩格式参数设置以及简单操作

本文介绍了Parquet文件格式在Spark中的使用及默认压缩方式。默认情况下,Spark使用gzip压缩Parquet文件,但也可选择uncompressed、snappy或lzo等其他压缩编解码器。示例代码展示了如何读取和显示Parquet文件内容。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Parquet 文件会在 gzip 中自动压缩,因为 Spark 变量 spark.sql.parquet.compression.codec 已在默认情况下设置为 gzip。您还可以将压缩编解码器设置为 uncompressed、snappy 或 lzo

object Save2Parquet {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf = new SparkConf().setAppName("Save2Parquet").setMaster("local[2]")
//        conf.set("spark.sql.parquet.compression.codec","uncompressed")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val sqlContext = new SQLContext(sc)
//        val DF = sqlContext.read.json("F:/03.hadoop/data/spark/sql/sqldf.json")
//        DF.repartition(1)
//        DF.write.parquet("F:/03.hadoop/data/a")
        val DF = sqlContext.read.parquet("F:/03.hadoop/data/a/part-r-00000-7cb2b83b-9237-4e11-86a7-663eafa71fc7.gz.parquet")
        DF.show()
        sc.stop()
    }
}


在 PySpark 中,压缩 Parquet 文件可以通过设置适当的写入选项来实现。Parquet 格式支持多种压缩算法,例如 `snappy`、`gzip`、`lzo` 和 `brotli` 等[^4]。用户可以在写入 DataFrame 为 Parquet 文件时指定压缩算法和压缩级别。 ### 设置压缩方法 以下是一个示例代码,展示如何在 PySpark 中将 DataFrame 写入为 Parquet 文件,并使用 `snappy` 或 `gzip` 压缩: ```python from pyspark.sql import SparkSession # 初始化 SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("ParquetCompressionExample") \ .getOrCreate() # 示例数据 data = [(1, "Alice", 25), (2, "Bob", 30), (3, "Charlie", 28)] columns = ["id", "name", "age"] # 创建 DataFrame df = spark.createDataFrame(data, columns) # 写入 Parquet 文件并指定压缩格式(例如 snappy) df.write \ .option("compression", "snappy") \ .parquet("./output-parquet-snappy") # 另一种压缩方式:gzip df.write \ .option("compression", "gzip") \ .parquet("./output-parquet-gzip") ``` ### 支持的压缩算法 PySpark 支持的 Parquet 压缩算法包括: - `uncompressed`:不进行压缩。 - `snappy`:提供较快的压缩和解压速度,适合大多数场景。 - `gzip`:压缩率较高,但压缩速度较慢。 - `lzo`:需要额外安装 Hadoop LZO 库。 - `brotli`:高效的通用压缩算法,适用于特定场景。 ### 调整压缩级别 某些压缩算法允许调整压缩级别,以平衡压缩率和性能。例如,`gzip` 支持通过 `parquet.compression.level` 参数设置压缩级别: ```python df.write \ .option("compression", "gzip") \ .option("parquet.compression.level", "6") \ .parquet("./output-parquet-gzip-level6") ``` ### 验证压缩效果 为了验证压缩是否生效,可以检查输出目录中的 Parquet 文件大小,并与未压缩版本进行比较。此外,还可以使用 `hadoop fs -du` 命令查看文件的实际存储占用情况。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值