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使用Java操作Parquet文件的基本步驟_java_腳本之家
1. Parquet 的設(shè)計(jì)理念 列式存儲(chǔ):與行式存儲(chǔ)(如 CSV、JSON)不同,Parquet 將數(shù)據(jù)按列而非按行存儲(chǔ)。這意味著每一列的數(shù)據(jù)都會(huì)存儲(chǔ)在一起,可以對某一列進(jìn)行高效的讀取和處理。 高效壓縮:由于相同類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一起,Parquet 能夠進(jìn)行高度優(yōu)化的壓縮,減少存儲(chǔ)空間。 支持復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):Parquet 支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型
www.dbjr.com.cn/program/3379668...htm 2025-5-22
Python使用FastParquet庫處理Parquet文件的方法_python_腳本之家
parquet_file=fp.ParquetFile('example.parquet') # 將數(shù)據(jù)加載到Pandas DataFrame df=parquet_file.to_pandas() 3.2 寫入Parquet文件 將數(shù)據(jù)寫入Parquet文件同樣方便。以下是一個(gè)寫入示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 importpandas as pd importfastparquet as fp ...
www.dbjr.com.cn/python/335129f...htm 2025-6-5
Pyspark讀取parquet數(shù)據(jù)過程解析_python_腳本之家
os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3"#多個(gè)python版本時(shí)需要指定 conf=SparkConf().setAppName('test_parquet') sc=SparkContext('local','test', conf=conf) spark=SparkSession(sc) 然后,使用spark進(jìn)行讀取,得到DataFrame格式的數(shù)據(jù):host:port 屬于主機(jī)和端口號 parquetFile = r"hdfs://host:p...
www.dbjr.com.cn/article/1836...htm 2025-5-22
netty-grpc一次DirectByteBuffer內(nèi)存泄露問題_java_腳本之家
Exception in thread "send1-thread-7" 2022-10-31 22:20:51.634 INFO 8 --- [Queue3-thread-1] c.t.p.s.t.d.n.NoFragmentDataSender : MTU4NzA4NzE3MDkxNTUzNjg5Nw read plain data plain://ds02/xgboost_vertical-20221031221952-df1650ce/bins_Bob_13_0_tree0_depth0.parquet;type=int32 suc...
www.dbjr.com.cn/program/310258r...htm 2025-6-4
淺談DataFrame和SparkSql取值誤區(qū)_python_腳本之家
scala> val parquetDF=sqlContext.read.parquet("hdfs://hadoop14:9000/yuhui/parquet/part-r-00004.gz.parquet") df: org.apache.spark.sql.DataFrame=[timestamp: string, appkey: string, app_version: string, channel: string, lang: string, os_type: string, os_version: string, display: string, ...
www.dbjr.com.cn/article/1417...htm 2025-6-7
pandas與pyspark計(jì)算效率對比分析_python_腳本之家
df.to_parquet('parquet_test')# 寫入本地文件 print(sys.getsizeof(df)/1024/1024/1024)# 總數(shù)據(jù)占用內(nèi)存:23個(gè)g 定義pandas計(jì)算函數(shù) pandas的read函數(shù)會(huì)將數(shù)據(jù)一次讀入內(nèi)存,本地機(jī)器資源不夠可能會(huì)有內(nèi)存溢出,這時(shí)候要考慮逐塊讀取,分別對每塊進(jìn)行聚合,再進(jìn)行累聚合; ...
www.dbjr.com.cn/python/288582f...htm 2025-5-27
Python使用Dask進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理_python_腳本之家
Dask DataFrame與Pandas DataFrame類似,但支持更大的數(shù)據(jù)集。你可以從CSV文件、Parquet文件等多種格式加載數(shù)據(jù)。 1 2 3 4 importdask.dataframe as dd #從CSV文件加載數(shù)據(jù) df=dd.read_csv('large_dataset.csv') 2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理 Dask DataFrame支持Pandas中的大多數(shù)操作,因此你可以使用相同的API進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。
www.dbjr.com.cn/python/331189g...htm 2025-6-5
使用用Pyspark和GraphX實(shí)現(xiàn)解析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)_python_腳本之家
以上就是使用用Pyspark和GraphX實(shí)現(xiàn)解析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Pyspark GraphX解析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章! 您可能感興趣的文章: Pyspark讀取parquet數(shù)據(jù)過程解析 在python中使用pyspark讀寫Hive數(shù)據(jù)操作 使用Python和PySpark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的實(shí)戰(zhàn)教程微信...
www.dbjr.com.cn/python/313422b...htm 2025-6-6