Apache Parquet是Hadoop的柱状存储格式。
Kafka Connect：读取 JSON 序列化的 Kafka 消息，转换为 Parquet 格式并保存在 S3 中
我需要从 Kafka 主题读取 JSON 序列化消息，将它们转换为 Parquet 并保留在 S3 中。 背景 官方 S3-Sink-Connector 支持 Parquet 输出格式，但是： 你
Parquet文件覆盖压缩优化时如何保证Spark查询的原子性和数据完整性？
我有一个 Spark 设置，其中存在包含原始 Parquet 文件的分区，并且查询正在这些分区上主动运行。 我正在运行后台作业来优化这些 Parquet 文件以获得更好的效果
“类 java.time.LocalDate 无法转换为类 java.lang.Number”，在 Avro 中保存时，逻辑类型为日期，类型为 int
我正在尝试在 parquet 输出中保存 Avro 中存在的具有日期逻辑类型的字段（它在使用 int 作为数据类型保存时有效，但在尝试保存为日期逻辑类型时给出错误...
Apache Avro 不会将 BigDecimal 打印到 parquet 文件中 错误：java.math.BigDecimal 无法转换为 java.nio.ByteBuffer
我需要使用Java8中的apache-avro库创建镶木地板文件。使用 Maven 生成资源从“.avsc”文件自动创建的 POJO。但我在 BigDecimal 方面遇到了麻烦...
以镶木地板文件格式从本地复制到 Blob 时，ADF 中出现内存不足错误
我在本地 SQL 中有大约 10M 条记录，我正在尝试使用集成运行时以 parquet 文件格式将其传输到我的 Azure Blob 存储。 对于 2M 记录，它正在传输，无需我...
DuckDB 将 hive 分区插入 parquet 文件中
我有按 user_id 和 report_date 分区的 jsonl 文件。我将这些 jsonl 文件转换为 parquet 文件，并使用 DuckDB 中的以下命令将它们保存在同一文件夹中 jsonl_file_p...
当 FIXED_LEN_BYTE_ARRAY 数据类型用于固定长度字节数组列时，为什么 parquet 文件会变大？
当尝试将数据集存储在 parquet 文件中以将其上传到 HuggingFace 时，我遇到了一个奇怪的现象：将 50 字节数组存储为列时，输入
无法将 blob 发送到 Azure - 缺少 HTTP 标头异常
我正在尝试将 parquet 文件上传到 Azure，但它不断向我显示一条错误消息，指出它缺少必需的 HTTP 标头。 在我提供的示例中，我只是尝试了
如何使用 Firehose 将流数据转换为镶木地板，为流数据创建粘合表模式？
我需要使用 Kinesis Data Stream 和 Firehose 流将数据从 DynamoDB 提取到 S3，并将它们转换为镶木地板。 我在 Firehose Str 中设置镶木地板转换时遇到问题...
如何使用 ChoParquetWriter 将包含 blob/clob/nclob 列的 DataTable 写入 parquet 文件
我想要将本地 Oracle 数据库表的副本保存在 parquet 文件中。该数据库中有许多不同的表和所有者，因此我决定使用 DataTable 来使此过程如下
如何读取使用 C++ apache-arrow 包快速压缩的 parquet 文件？
如果“b.parquet”尚未压缩，我使用以下代码成功读取镶木地板文件。 #包括 #包括 #包括 如果“b.parquet”尚未压缩，我使用以下代码成功读取 parquet 文件。 #include <iostream> #include <arrow/api.h> #include <arrow/io/api.h> #include <arrow/ipc/reader.h> #include <arrow/util/logging.h> #include <arrow/ipc/api.h> #include <parquet/arrow/reader.h> #include <parquet/arrow/writer.h> arrow::Status RunMain() { auto pool = arrow::default_memory_pool(); std::shared_ptr<arrow::io::ReadableFile> file; ARROW_ASSIGN_OR_RAISE(file, arrow::io::ReadableFile::Open("b.parquet")); std::unique_ptr<parquet::arrow::FileReader> reader; PARQUET_THROW_NOT_OK(parquet::arrow::OpenFile(file, arrow::default_memory_pool(), &reader)); std::shared_ptr<arrow::Table> parquet_table; PARQUET_THROW_NOT_OK(reader->ReadTable(&parquet_table)); std::cout << "Table Data:\n"; std::cout << parquet_table->ToString() << std::endl; return arrow::Status::OK(); } int main() { arrow::Status st = RunMain(); if (!st.ok()) { std::cerr << st << std::endl; return 1; } return 0; } 但是，当我将“b.parquet”替换为压缩包时。控制台会显示乱码，如： 顺便说一句，“b.parquet”实际上是由以下Python代码组成的。并且函数“pandas.dataframe.to_parquet”似乎默认使用快速压缩。 b = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[2,2,3,4],[4,5,6,7],[9,10,11,101]]) b.to_parquet('b.parquet') 如果我稍微改变一下上面的Python代码，比如： b = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[2,2,3,4],[4,5,6,7],[9,10,11,101]]) b.to_parquet('b.parquet', compression=None) 然后，C++ 代码就可以工作了。 所以，我的问题是：如果我有很多已经压缩的 parquet 文件，我如何读取它们？ 您应该在 parquet 代码周围添加一个 try/catch 块并记录抛出的异常。我猜问题是您所链接的 arrow 版本没有链接的快速压缩库。
我在 flink 中面临 ParquetFileWriting n hdfs 的问题，其中 parquet 文件大小约为 382 KB 。我想要 MB 格式的镶木地板文件
AvroParquetWriter.builder（文件路径） .withSchema(模式) .withCompressionCodec(CompressionCodecName.SNAPPY) .withConf(配置) .withDataModel(GenericData.get()) .
PermissionError：从 aws s3 读取文件时禁止
我正在 python 和 jupyter 笔记本中工作，我正在尝试从 aws s3bucket 读取 parquet 文件，并将它们转换为单个 pandas 数据帧。 存储桶和文件夹的排列方式如下：
当我使用 Glue 爬虫从 S3 扫描数据时，我得到以下架构： {id：整数，值：字符串} 这是因为 Spark 以 String 类型而不是 varchar 类型写回数据。虽然有一个
Spark 在读取时是否使用 repartition() 来推断 parquet 文件的分区是否持续存在？
我有两个数据集存储为镶木地板文件，其架构如下： 数据集1： ID 第 1 列 列2 1 v1 v3 2 v2 v4 数据集2： ID 第 3 列 第 4 列 1 v5 v7 2 v6 v8 我想使用 pysp 连接两个数据集...
我正在尝试以压缩的 apache parquet 格式存储/保留 kdb 表。 我最初的计划基本上是使用 embedPy 将 fastparquet 或 pyarrow.parquet 转换为可在 q 内使用。 ...
Python 大规模数据格式，用于在 AWS 上分布式写入、读取和存储
我正在尝试找出使用传统 Python 数据格式在 AWS 上写入、读取和存储数据的最佳方法。从我的各种谷歌搜索中，我无法找到 Big O notat 的最终列表......
如何使用 parquet 在 Spark 中读取和写入同一文件？
我试图从spark中的parquet文件中读取数据，与另一个rdd进行联合，然后将结果写入我读取的同一个文件中（基本上是覆盖），这会引发以下错误：
我需要对4-5个字段的数据进行CRUD。数据记录/行的数量可以是数百万。如何将其存储为 Parquet/delta parquet 格式？ Azure 中是否有一个存储引擎可供我使用...
在 NodeJS 中创建一个 lambda，可以将 parquet（版本 2.0）文件解析为 JSON 数组。我尝试过以下库，但由于各种原因导致结果失败： 镶木地板，镶木地板，