Apache Parquet是Hadoop的柱状存储格式。
我在 S3 上托管了 parquet 文件，我想下载这些文件并将其转换为 JSON。过去我可以使用 SQL 来使用 select_object_content 将某些文件输出为 JSON。我需要找到一个更快的...
我有大量目录，并使用Spark分区过滤来读取DataFrame。我发现我直接在文件系统上查找分区目录，我至少可以做到这一点或...
我正在使用 arrow 包与 R 中的大型（30GB）镶木地板文件数据集进行交互。当我有一个明确的查询时，这非常有用，但当我尝试动态构建查询时，我不知道...
使用 PyArrow 将 DataFrame 写入 Polars 中的分区镶木地板对象
我的目录中有 12 个镶木地板文件，其中包含我正在尝试使用 Polars 和 PyArrow 写入分区对象的匹配列。我正在遍历目录中的每个文件并阅读它...
如何在 Go 中使用 DuckDB 读取 parquet 文件？
我正在 Go 中构建一个 Arrow Flight SQL 服务器，包装 DuckDB 来查询大量 parquet 文件（每个文件都有不同的架构）。我希望这些镶木地板文件按需加载到 DuckDB 中（我...
在 DeltaTables 中，为什么带有 mergeSchema 的追加模式会创建存储中数据的完整副本？
我正在使用突触笔记本和 pyspark，我正在尝试以有效的方式支持模式演化。格式不一定是 DeltaTables，但它似乎是一种自然的 c...
我正在尝试通过 pandas 读取镶木地板文件。其中一些文件中不存在几列。 我想知道忽略读取镶木地板功能中的 cloumn 存在性检查。 ` def 列数据(...
AWS Glue/Athena：组合许多小型镶木地板文件以提高性能
我有一个用例如下： IoT 设备正在将许多小文件上传到 AWS S3 输入存储桶中。上传后，每个文件都会由 AWS Lambda 函数处理以解码数据并...
我正在尝试以追加模式将 pandas 数据帧写入 parquet 文件格式（在最新的 pandas 版本 0.21.0 中引入）。但是，该文件不是附加到现有文件，而是
如何在Python中读取hive分区的parquet文件的列？
通常您会阅读 parquet 文件的架构，例如： 将 pyarrow.parquet 导入为 pq sch = pq.read_schema(路径+文件名, memory_map=True) 但这对于 hive 分区文件不起作用。 尝试添加...
我使用 Azure 流分析来转换 parquet 文件中的一些 json 文档。 对于其中的大多数，我可以在之后阅读它们，但对于其中一些，我会收到以下错误： 回溯（最近的调用...
我是pyspark的新手，所以希望有人能提供帮助。我正在尝试读取存储在 GCP 存储桶上的镶木地板文件。文件按日期分区，例如 Bucket-name/year={}/month={}/day={} 对于一个地理...
Databricks Dataframe 在单独的目录中为每个写入文件创建多个文件。仅需要 1 个文件 .parquet 或 .csv
我需要一些帮助来从数据帧创建镶木地板文件，因为写入时会在单独的目录中创建多个文件： Databricks Python 代码： Mounted_directory_path = "/mnt/myConta...
Databricks - 如何获取 delta 表 parquet 文件的当前版本
假设我有一个名为数据的表，它是一些时间序列。它的存储方式如下： /数据 /日期=2022-11-30 /地区=美国 零件-000001.镶木地板 零件-000002.镶木地板 我在哪里...
Python Polars：低内存读取、处理、向 Hadoop 写入 parquet
我希望能够在 Polars 中处理非常大的文件而不会耗尽内存。在文档中，他们建议使用扫描、lazyframes 和接收器，但很难找到合适的
Pandas DataFrame.write_parquet() 并设置 Zstd 压缩级别
我正在从 DataFrame 中写出一个压缩的 Parquet 文件，如下所示： result_df.to_parquet（“my-data.parquet”，压缩=“zstd”） 我如何指导 Pandas 进行压缩...
我有一个包含字典列表的列，我正在尝试使用镶木地板将其写入磁盘并将其读回到同一个原始对象中。但是我无法获得相同的准确结果...
我可以将 Postgres 查询结果从 DataGrip 导出为 parquet 格式吗？
我有一个大型 Postgres 查询，我想使用 DataGrip 导出为 parquet 格式。 我安装了一些支持 parquet 格式的 IntelliJ 插件，例如 Big Data File Viewer、Big Data Tool...
使用 .str.split() 拆分 Pandas DataFrame 列时遇到“MemoryError”。如何优化此操作的内存使用
我是镶木地板格式文件的初学者。我有一个时间戳（2018-08-14T15:30:00-0400），我需要更改我尝试使用 pandas 的日期和时间，但数据集有 127946340 个条目...
如何使用具有指定数据类型的 Pandas 加载 Parquet 文件？
如何像我一样使用 pd.read_parquet() 指定我想要的数据类型 pd.read_csv()？当我尝试相同的方法时，我收到一条错误消息，指出 pd.read_parquet 没有 dtype 选项。 数据类型={ '过去了...