A parkettareszelőnek van séma?
Pontszám: 4,6/5 ( 31 szavazat )A parkettafájl egy hdfs-fájl, amelynek tartalmaznia kell a fájl metaadatait. Ez lehetővé teszi az oszlopok több fájlra való felosztását, valamint azt, hogy egyetlen metaadatfájl több parkettafájlra hivatkozzon. A metaadatok tartalmazzák a fájlban tárolt adatok sémáját .
Hogyan készíthetek sémát parkettareszelőhöz?
- Jelentkezzen be a Haddop/Hive mezőbe.
- A sémát a következőképpen állítja elő az alapbeállításban: -------------- [ ~]# parquet-tools séma abc.parquet. üzenet hive_schema { ...
- Másolja ezt a sémát egy fájlba a következővel: . parkett/. par kiterjesztése.
A parketta támogatja a séma fejlődését?
A sémaegyesítés, mint a protokollpuffer, az Avro és a Thrift, a Parquet is támogatja a séma evolúcióját . A felhasználók egy egyszerű sémával kezdhetnek, és szükség szerint fokozatosan további oszlopokat adhatnak a sémához. Ily módon a felhasználók több Parquet fájlhoz juthatnak, amelyek eltérő, de kölcsönösen kompatibilis sémákkal rendelkeznek.
A parkettareszelőknek van adattípusa?
A parkettafájl adattípusai olyan átalakítási adattípusokhoz vannak leképezve, amelyeket az adatintegrációs szolgáltatás az adatok platformok közötti mozgatására használ. A Parquet fájl olvasásához vagy írásához megadott Parquet sémának kisbetűsnek kell lennie.
Milyen a parkettareszelő szerkezete?
A parkettafájlok sorcsoportokból, fejlécből és láblécből állnak . Minden sorcsoport ugyanazon oszlopokból tartalmaz adatokat. Minden sorcsoportban ugyanazok az oszlopok vannak tárolva: Ez a struktúra jól optimalizált mind a gyors lekérdezési teljesítmény, mind az alacsony I/O (minimalizálva a vizsgált adatok mennyiségét).
Apache Parquet: A parkettareszelő belső részei és a parkettareszelő szerkezetének vizsgálata
A parketta strukturált vagy strukturálatlan?
A parketta oszlopos bináris formátum . Ez azt jelenti, hogy az összes rekordnak ugyanazt a sémát kell követnie (minden oszloppal és azonos adattípussal!). A séma a fájlokban tárolódik. Így erősen strukturált.
Hogyan tárolódnak az adatok parketta formátumban?
Ez egyszerűen azt jelenti, hogy az adatokat nem sorok, hanem oszlopok kódolják és tárolják . Ez a minta lehetővé teszi az analitikai lekérdezések számára, hogy az összes sorhoz kijelöljék az oszlopok egy részét. A parketta darabokként tárolja az oszlopokat, és további fájlokat is feloszthat az egyes darabokon belül.
Mi az a parketta adattípus?
A Parquet egy nyílt forráskódú fájlformátum, amely a Hadoop-ökoszisztéma bármely projektje számára elérhető . Az Apache Parquet az adatok hatékony és eredményes lapos oszlopos tárolási formátumára készült, összehasonlítva a soralapú fájlokkal, például a CSV- vagy TSV-fájlokkal. ... A parketta csak a szükséges oszlopokat tudja beolvasni, így nagymértékben minimalizálja az IO-t.
A Parquet támogatja a dátum adattípust?
A DATE típust támogatja a HBase , Text, Avro és Parquet. Parkettával és Avro-val kapcsolatos megfontolások: A parketta és az Avro a DATE logikai típust használja a dátumokhoz. A DATE logikai típus egy INT32-t jelöl, amely a Unix-korszak, 1970. január 1. napok számát tárolja.
A parkettának van séma?
A parkettafájl egy hdfs-fájl, amelynek tartalmaznia kell a fájl metaadatait. Ez lehetővé teszi az oszlopok több fájlra való felosztását, valamint azt, hogy egyetlen metaadatfájl több parkettafájlra hivatkozzon. A metaadatok tartalmazzák a fájlban tárolt adatok sémáját .
Melyik a legjobb fájlformátum a Hive sémafejlesztéséhez?
Az ORC fájlok használata javítja a teljesítményt, amikor a Hive adatokat olvas, ír és dolgoz fel, összehasonlítva a Text, Sequence és Rc fájlokkal. Az RC és az ORC jobb teljesítményt mutat, mint a szöveges és sorozatfájlformátumok.
Hogyan alakul a séma?
A TELJES kompatibilitás azt jelenti, hogy a sémák visszafelé és előre kompatibilisek. A sémák teljesen kompatibilis módon fejlődnek: a régi adatok az új sémával, az új adatok pedig az utolsó sémával is olvashatók .
Támogatja az ORC a séma evolúcióját?
Az ORC vagy bármely más formátum támogatja a séma evolúcióját (új oszlopok hozzáadása) az oszlop hozzáadásával a séma végéhez. ... ORC mint séma olvasáskor: Az Avrohoz hasonlóan az ORC is támogatja az olvasási sémát, az ORC adatfájlok pedig adatsémákat tartalmaznak az adatstatisztikával együtt.
Hogyan írjunk DataFrame-et parkettára?
- Hozzon létre egy DataFrame-et. Például: ...
- Írjon a DataFrame-be a df.write.parquet segítségével. Az argumentum a Cloud Object Storage elérési útja, amelyet a cos.url(filenametowrite,bucketnameforyourprojekt) paranccsal szerezhet be. ...
- Olvassa vissza az írott DataFrame-et. Például:
Hogyan írhat DataFrame-et egy parketta fájlba Pythonban?
Pandas DataFrame: to_parquet() függvény A to_parquet() függvény arra szolgál, hogy egy DataFrame-et írjunk a bináris parketta formátumba. Ez a funkció parkettafájlként írja az adatkeretet. A fájl elérési útja vagy a gyökérkönyvtár elérési útja. A rendszer Root Directory elérési útként lesz használva particionált adatkészlet írásakor.
A parketta támogatja az időbélyeget?
UnsupportedOperationException: A parketta nem támogatja az időbélyeget .
A Hive támogatja a dátum adattípust?
Dátum/idő adattípusok A Hive hagyományos UNIX időbélyegző formátumban biztosít DÁTUM és IDŐBÉLYEG adattípusokat a kaptár dátummal/idővel kapcsolatos mezőihez. A DÁTUM értékek ÉÉÉÉ-HH-NN formában vannak ábrázolva. Példa: DATE '2014-12-07'. A megengedett dátumtartományok 0000-01-01 és 9999-12-31 között vannak.
Hogyan tárolható az időbélyeg a parkettában?
Az Impala szó szerint tárolja és lekéri a TIMESTAMP értékeket , az időzóna módosítása nélkül. A Parquet fájlok írásakor a Hive és a Spark SQL is az összes TIMESTAMP értéket az UTC időzónára normalizálja.
A parketta jobb, mint a CSV?
A parkettareszelőkkel könnyebb dolgozni, mert nagyon sok különböző projekt támogatja őket. A Parquet a fájlsémát a fájl metaadatai között tárolja. A CSV-fájlok nem tárolnak fájlok metaadatait, ezért az olvasóknak vagy el kell látni a sémát, vagy ki kell következtetni a sémára.
Mi az az ORC és a parketta?
Az ORC egy soroszlopos adatformátum, amelyet nagymértékben optimalizáltak a Hive-ban lévő adatok olvasására, írására és feldolgozására, és a Hortonworks hozta létre 2013-ban a Stinger kezdeményezés részeként, hogy felgyorsítsa a Hive-t. ... A parkettafájlok sorcsoportokból, fejlécből és láblécből állnak, és minden sorcsoportban az azonos oszlopokban lévő adatok együtt vannak tárolva.
Hogyan tárolja a Parquet formátum az adatokat szikrában?
- Nyissa meg a Spark Shell-t. Indítsa el a Spark parancsértelmezőt a következő $ spark-shell példával.
- Hozzon létre SQLContext objektumot. ...
- Bevitel olvasása szövegfájlból. ...
- Tárolja a DataFrame-et a táblázatban. ...
- Válassza a Query on DataFrame lehetőséget.
Hogyan kódolják a parketta fájlokat?
Beágyazott kódolás A beágyazott oszlopok kódolásához a Parquet a Dremel kódolást használja definíciós és ismétlési szintekkel . A definíciós szintek megadják, hogy az oszlop elérési útjában hány választható mező van megadva. Az ismétlési szintek meghatározzák, hogy az elérési út melyik ismétlődő mezőjénél ismétlődik az érték.
Hogyan készíted a parkettát?
Ha Parquet formátumú táblázatot szeretne létrehozni, használja a STORED AS PARQUET záradékot a CREATE TABLE utasításban . Például: ASZTAL LÉTREHOZÁSA parketta_asztal_neve (x INT, y STRING) PARKETTAKÉNT TÁROLVA; Vagy egy meglévő tábla oszlopneveinek és adattípusainak klónozásához használja a LIKE-ot a STORED AS PARQUET záradékkal.