parquet学习
Parquet的那些事(一)基本原理
Parquet的那些事(二)Spark中的Schema兼容问题
Parquet的那些事(三)嵌套数据模型
Parquet的那些事(一)基本原理
Parquet的那些事(二)Spark中的Schema兼容问题
Parquet的那些事(三)嵌套数据模型
[Parquet的那些事(一)基本原理][Parquet] [Parquet的那些事(二)Spark中的Schema兼容问题][Parquet_Spark_Schema]
在Impala中,parquet存储格式的默认压缩方式为snappy。通过以下命令可以修改该配置: set compression\_code=snappy; (snapp
> 参考资料: > https://parquet.apache.org/documentation/latest/ > https://www.jianshu.com
如何使用gzip压缩后的parquet文件 安装 pandas and pyarrow: pip install pandas pyarrow
SQL 你可以使用spark-sql -S启动 sql的 spark。 CREATE TEMPORARY VIEW parquetTable US
一、历史背景 Parquet是Hadoop生态圈中主流的列式存储格式,它使用 Google 的 Dremel 论文中概述的技术,列式存储嵌套的数据结构(传说中3秒查询1PB的
> 什么是parquet Parquet 是列式存储的一种文件类型 官网描述: Apache Parquet is a columnar storage format
介绍: Apache Parquet is a columnar storage format available to any project in the Hadoop
[Parquet 格式文件,查看Schema][Parquet _Schema] > 需要工具:[parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar]
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:
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