创建Parquet结果表

最新推荐文章于 2025-06-18 15:10:35 发布
最新推荐文章于 2025-06-18 15:10:35 发布
阅读量1.4k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 大数据 javascript ViewUI
原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/669132
本页目录

创建Parquet结果表

Parquet是一种高性能的里存储格式，详情请参考Apache Parquet官网。

Flink可以读取Parquet格式数据作为输出，如下:

 
   
  1. create table parquet_source(
  2.  x varchar,
  3.  y varchar,
  4.  z varchar
  5. ) with (
  6.  type='parquet',
  7.  filePath='oss://osspath/test.csv'
  8. );

  
 
  
 WITH参数
 
  
参数注释说明备注
filePath文件路径支持oss、hdfs的文件系统。
enumerateNestedFiles递归读取目录下的所有文件默认为true
writeMode写入方式默认None
compressionCodecName压缩方式默认为snappy。Parquet支持uncompressed、snappy、gzip、lzo，4种格式。

  
本文转自实时计算——创建Parquet结果表
 
 
 


                

        




    

    
  



    



                



	

		

			

				
					
hive创建分区表 parquet格式存储 gzip压缩 动态分区

				
			

			

				

					Learning
				

				

					06-17
					
					2648
					
				

			

		

		

			
				
建表


create table table_name
(id string, name stirng, score double) 
partitioned by (dt string) 
STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES('parquet.compression'='gzip');




			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
impala创建parquet文件的外表及两个容易忽略的陷阱

				
			

			

				

					fyb1990的博客
				

				

					04-21
					
					3379
					
				

			

		

		

			
				
impala外表的创建方法impala创建外表有两种方式，一种由impala-shell 进行创建，一种通过hive shell进行创建。impala-shell 进行创建准备工作连接impala-shell在文本中书写impala的创建表语句例子create table stats_xxxx_day(
ID STRING,
STATDATE STRING
)
partition by(p_sta...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
spectrify:导出Redshift数据并转换为Parquet以与Redshift Spectrum或其他数据仓库一起使用

				
			

			

				

					05-03
				

			

		

		

			
				
光谱化
 一个简单而强大的工具，可将您的数据从Redshift迁移到Redshift Spectrum。
 免费软件：MIT许可证
文档：  :  。
特征
一线客：
 将Redshift表导出到S3（CSV）
 并行将导出的CSV转换为Parquet文件
在Redshift集群上创建Spectrum表
依次执行所有3个步骤，实际上是在一个命令中“复制” Redshift表质谱图。
 使用boto3指定S3凭证。 参见
 Redshift凭证通过环境变量，命令行参数或交互式提示提供。
安装
$ pip install psycopg2  # or psycopg2-binary
$ pip install spectrify
命令行用法
将Redshift表my_table导出到S3上的CSV文件的文件夹中： 
$ spectrify --host=example-url.redshift

			
		

	





	

		

			

				
					
通过duckdb读写parquet

				
			

			

				

					唐国强的博客
				

				

					01-29
					
					1186
					
				

			

		

		

			
				
")")")

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
探索Parquet格式：实现高效数据存储与优化查询性能

					
最新发布

				
			

			

				

					tiancaidddddd的博客
				

				

					06-18
					
					856
					
				

			

		

		

			
				
摘要：随着AI技术的发展，传统关系型数据库面临非结构化数据处理挑战。Parquet列式存储格式通过三大技术突破重塑数据生态：高效压缩算法节省50%以上存储空间、支持复杂数据结构的Schema演化能力、跨平台兼容性设计。星环科技TDH社区版免费支持Parquet及其他常用格式，助力企业提升查询性能、降低存储成本。文章详细解析了Parquet的列式存储优势、文件格式特点、编码压缩策略及基础操作，为大数据处理提供高效解决方案。


			
		

	





	

		

			

				
					
创建parquet类型的hive外表

				
			

			

				

					赶路人儿
				

				

					08-07
					
					7227
					
				

			

		

		

			
				
前面一篇文章中，介绍过如何使用flink，消费kafka数据，并且将数据以parquet格式sink到hdfs上，并且sink的时候使用了天、小时的方式进行了分桶策略。详情见：https://blog.youkuaiyun.com/liuxiao723846/article/details/107695737

最终，在hdfs上形成了如下的文件：


/data/test/dt=2020-08-07
 -hour=00
   -part-0-0
   -part-0-1
 -hour=01
   -part-0-0


			
		

	





	

		

			

				
					
Impala Parquet 表 分区表

				
			

			

				

					sparkjvm的专栏
				

				

					01-04
					
					3120
					
				

			

		

		

			
				
1、Impala Parquet 表 分区表


#parquet表
[hadoop02:21000] > create table parquet_ex_sms_event LIKE i_bil_hb_d.ex_sms_event stored as parquet;    
Query: create table parquet_ex_sms_event LIKE i_bil_hb_

			
		

	





	

		

			

				
					
Flink与Spark读写parquet文件全解析

				
			

			

				

					从大数据到人工智能的博客
				

				

					01-26
					
					3570
					
				

			

		

		

			
				
Parquet介绍
Parquet 是一种开源文件格式，用于处理扁平列式存储数据格式，可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件（如 CSV 或 TSV 文件）相比，Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。
Parquet 使用记录粉碎和组装算法，该算法优于嵌套命名空间的简单展平。 Parquet 经过优化，可以批量处理复杂数据，并具有不同的方式来实现高效的

			
		

	





	

		

			

				
					
hive创建parquet分区表

				
			

			

				

					08-11
				

			

		

		

			
				
要在Hive中创建一个分区表，并使用Parquet格式存储数据，您可以按照以下步骤操作：  1. 首先，确保您已经设置好了Hive环境并可以登录到Hive的命令行界面。  2. 创建一个数据库（如果需要），可以使用以下命令：  ```...

			
		

	





	

		

			

				
					
parquet-index：Parquet表的Spark SQL索引

				
			

			

				

					01-28
				

			

		

		

			
				
包允许为Parquet表创建索引（作为和），以减少在Spark SQL中用于几乎交互式分析或点查询时的查询延迟。 它设计用于表不经常更改但经常用于查询的用例，例如使用Thrift JDBC / ODBC服务器。 建立索引后，架构和文件...

			
		

	





	

		

			

				
					
python创建parquet文件

				
			

			

				

					04-02
				

			

		

		

			
				
### 如何使用 Python 创建 Parquet 文件  要创建一个 Parquet 文件，可以利用 `pandas` 和 `pyarrow` 库的功能。以下是具体实现方法：  首先，需要安装必要的库。可以通过以下命令安装所需的依赖项： ```bash pip ...

			
		

	





	

		

			

				
					
Parquet文件格式定义和数据写入

				
			

			

				

					swg321321的博客
				

				

					06-22
					
					3286
					
				

			

		

		

			
				
Parquet数据格式定义和写入：基础数据类型、Group数据类型。Decimal、List、Map、Struct。

			
		

	





	

		

			

				
					
​Hive插入parquet格式进行压缩​

				
			

			

				

					张伟的专栏
				

				

					05-08
					
					1765
					
				

			

		

		

			
				
由于几张大表需要备份下线，由于有3T，单机磁盘空间问题，需要先压缩，下载本地，看了不少都比较复杂，了解有这个方面，测试还可以。

创建parquet table :
create table tabname(a int,b int) STORED AS PARQUET;
创建带压缩的parquet table:
create table tabname(a int,b int) STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES('parquet.compression'='SNAPPY');


			
		

	





	

		

			

				
					
hive基础-建表

				
			

			

				

					mACID_lys的博客
				

				

					02-11
					
					1729
					
				

			

		

		

			
				
1.最基础啥都不带的建表


create table if not exists user(
    id     string  COMMENT 'ID',
    name   string  COMMENT '名字',
    age    string  COMMENT '年龄'
)

2.添加分隔符，以逗号","分割


create table if not exists user(
    id     string  COMMENT 'ID',
    name   string  C..

			
		

	





	

		

			

				
					
hive存储格式parquet

				
			

			

				

					窗外的屋檐
				

				

					07-26
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
Hive0.13以后的版本

创建存储格式为parquet的hive表：


CREATE TABLE parquet_test (
id int,
str string,
mp MAP<STRING,STRING>,
lst ARRAY<STRING>,
strct STRUCT<A:STRING,B:STRING>)
PARTITIONED BY...

			
		

	





	

		

			

				
					
hive表存储为parquet格式

					
热门推荐

				
			

			

				

					走向程序的康庄大道
				

				

					09-04
					
					3万+
					
				

			

		

		

			
				
Hive0.13以后的版本

创建存储格式为parquet的hive表：


CREATE TABLE parquet_test (
 id int,
 str string,
 mp MAP&lt;STRING,STRING&gt;,
 lst ARRAY&lt;STRING&gt;,
 strct STRUCT&lt;A:STRING,B:STRING&gt;) 
PARTITIONED BY...

			
		

	





	

		

			

				
					
Impala 表使用 Parquet 文件格式

				
			

			

				

					原创学无止尽
				

				

					04-12
					
					8132
					
				

			

		

		

			
				
目录[-]


Impala 表使用 Parquet 文件格式
在 Impala 中创建 Parquet 表
加载数据到 Parquet 表
Impala Parquet 表的查询性能
Parquet 表的分区
Parquet 数据文件的 Snappy 和 GZip 压缩
使用 Snappy 压缩的 Parquet 表
使用 GZip 压缩的 Parquet 表
未压缩的 P

			
		

	





	

		

			

				
					
spark 根据parquet文件 建表

				
			

			

				

					遥望......
				

				

					09-02
					
					1429
					
				

			

		

		

			
				
def save_table(spark: SparkSession, partitionCondition:String, path: String, database: String, table_name: String, save_format: String = "PARQUET"): Unit = {
  val df: DataFrame = spark.read.parquet(...

			
		

	





	

		

			

				
					
Impala-创建表详解（超详细）

				
			

			

				

					zcs2312852665的博客
				

				

					01-04
					
					4150
					
				

			

		

		

			
				
在本文中，我们将介绍如何使用Impala创建各种类型的表。Impala是一个用于大规模数据分析的分布式SQL查询引擎，它支持多种数据类型、文件格式和表属性。通过掌握这些知识，您可以根据需要创建和管理Impala表，以满足您的数据分析需求。在本教程中，我们学习了如何使用Impala创建不同类型的表，包括基本数据类型表、复杂数据类型表、行格式、数据文件格式、CTAS数据文件格式、Kudu表、Kudu分区表、Kudu外部表以及通过CTAS创建Kudu表。此外，我们还介绍了如何克隆表的结构。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		评论	
	

  
	




  

    

      添加红包
      
    

    

      

        
        

          
          
        

        
请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
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
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
实付元

      
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