Golang使用DuckDB查詢Parquet文件數(shù)據(jù)的操作代碼
Apache Parquet文件格式在存儲(chǔ)和傳輸大型數(shù)據(jù)集方面變得非常流行。最近遇到一個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景,在MongoDB中存儲(chǔ)大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的成本過(guò)高。相反,我們將這些數(shù)據(jù)以Parquet格式存儲(chǔ)在S3中。為了提供偶爾的查詢,我們下載S3文件并使用DuckDB加載/查詢。
導(dǎo)出MongoDB數(shù)據(jù)
將 MongoDB 中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入為 Parquet 格式的步驟及相應(yīng)的代碼示例(使用 Python),主要包括三個(gè)步驟:
- 從 MongoDB 中讀取數(shù)據(jù)。
- 將讀取的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為 DataFrame 格式(使用
pandas
)。 - 使用
pyarrow
將 DataFrame 轉(zhuǎn)換為 Parquet 格式。
import pymongo import pandas as pd import pyarrow as pa import pyarrow.parquet as pq # 連接 MongoDB def connect_to_mongodb(host='localhost', port=27017, db_name='your_db_name', collection_name='your_collection_name'): client = pymongo.MongoClient(host, port) db = client[db_name] collection = db[collection_name] return collection # 從 MongoDB 讀取數(shù)據(jù) def read_from_mongodb(collection): data = list(collection.find()) df = pd.DataFrame(data) return df # 將 DataFrame 轉(zhuǎn)換為 Parquet 并保存 def convert_to_parquet(df, output_path='output.parquet'): table = pa.Table.from_pandas(df) pq.write_table(table, output_path) if __name__ == "__main__": # 連接 MongoDB collection = connect_to_mongodb(db_name='test_db', collection_name='test_collection') # 從 MongoDB 讀取數(shù)據(jù) df = read_from_mongodb(collection) # 將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為 Parquet 格式 convert_to_parquet(df, output_path='mongodb_data.parquet')
注意:
首先,確保已經(jīng)安裝所需的 Python 庫(kù):
pip install pymongo pandas pyarrow
替換代碼中的
db_name
和collection_name
為你實(shí)際的 MongoDB 數(shù)據(jù)庫(kù)和集合名稱。運(yùn)行代碼,將從 MongoDB 中讀取數(shù)據(jù),并將其存儲(chǔ)為 Parquet 格式的文件,文件名為
mongodb_data.parquet
。
Go 查詢parquet文件
Parquet 是一種列式存儲(chǔ)格式,專為高效存儲(chǔ)和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。它支持多種數(shù)據(jù)類型,能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和編碼,以減少存儲(chǔ)空間并提高讀寫(xiě)性能。Parquet 具有良好的可擴(kuò)展性和兼容性,可與 Hadoop、Spark 等大數(shù)據(jù)處理框架無(wú)縫集成,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域,能有效提升數(shù)據(jù)處理的效率和靈活性。
下面是用Golang編寫(xiě)的代碼。
package main import ( "database/sql" "fmt" "log" _ "github.com/marcboeker/go-duckdb" ) func main() { db := OpenDuckDB() rows, err := db.Query("SELECT id, first_name, family_name from read_parquet('employee.parquet');") if err != nil { panic(fmt.Sprintf("failed to run select query against parquet file %v", err)) } type Employee struct { Id string `db:"id"` FirstName string `db:"first_name"` FamilyName string `db:"family_name"` } var row Employee defer rows.Close() for rows.Next() { err := rows.Scan(&row.Id, &row.FirstName, &row.FamilyName) if err != nil { log.Fatal(err) } log.Printf("%v", row) } err = rows.Err() if err != nil { log.Fatal(err) } } func OpenDuckDB() (db *sql.DB) { db, err := sql.Open("duckdb", "") if err != nil { panic(fmt.Sprintf("failed to open parquet file using duckdb %v", err)) } _, err = db.Exec("INSTALL parquet;") if err != nil { panic(fmt.Sprintf("failed to INSTALL parquet extension. %v", err)) } _, err = db.Exec("LOAD parquet;") if err != nil { panic(fmt.Sprintf("failed to LOAD parquet extension. %v", err)) } return }
雖然Parquet文件主要用于將數(shù)據(jù)從事務(wù)性數(shù)據(jù)庫(kù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),但它也可以用于直接在Parquet文件之上構(gòu)建查詢和分析。
到此這篇關(guān)于Golang使用DuckDB查詢Parquet文件數(shù)據(jù)的操作代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Golang DuckDB查詢Parquet數(shù)據(jù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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