parquet是列式存储格式,官方文档 https://parquet.apache.org/documentation/latest/ 一个Parquet文件是由一个header以及一个或多个block块组成,以一个footer结尾.header中只包含一个4个字节的数字PAR1用来识别整个Parquet文件格式.文件中所有的metadata都存在于footer中.footer中的metadata包含了格式的版本信息,schema信息.key-value paris以及所有block中的met

练习一:打出1-100之间的所有偶数 def even_print(): for i in range(1,101): if i % 2 == 0: print (i) even_print() #列表解析式的方式: k = [n for n in range(1,101) if n%2 == 0] print (k) 练习二:设计一个函数,在桌面上创建10个文件,并以数字命名 def text_creation(): path = 'C:/Users/Administrator/Desktop

import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.sql.SQLContext object startScala { def main(args: Array[String]): Unit ={ val conf = new SparkConf() .setAppName("QJZK") .setMaster("local") v

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch

外表关联parquet文件 1. 为什么关联了一次数据文件就不能二次被使用: 2. 为什么删除了employee,select还是可以而且有数据,1,2可能是一个问题   外表drop只是metadata表内容删除,hdfs的/user/hive/warehouse中依然有此表:但是如果是manage table,则删除后,hdfs里面的文件也会删除,select之后也会报错:所以SQL引擎在处理查询的时候应该是直接到hive的存储位置去执行sql,而不是查metadata表信息.但是后来的测试

在使用parquet-hadoop.jar包解析parquet文件时,遇到decimal类型的数据为乱码,具体解决方法如下: 使用parquet-Hadoop.jar解析httpfs服务提供的parquet文件,代码如下: @Test public void httpfsReadHiveParquetFile() throws Exception { Path path = new Path("webhdfs://s128:14000/wbd_test/parq1.0.parq");

在使用python做大数据和机器学习处理过程中,首先需要读取hdfs数据,对于常用格式数据一般比较容易读取,parquet略微特殊.从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以): 1.安装anaconda环境. 2.安装hdfs3. conda install hdfs3 3.安装fastparquet. conda install fastparquet 4.安装python-snappy. conda install python-s

1.问题描述 在CDH集群中我们需要将Hive表的数据导入到RDBMS数据库中,使用Sqoop工具可以方便的将Hive表数据抽取到RDBMS数据库中,在使用Sqoop抽取Hive Parquet表时作业执行异常. Sqoop抽数脚本: sqoop export \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test_db \ --username root \ --password \ --table mytest_parquet \ --export-dir

Excel显示数字时,如果数字大于12位,它会自动转化为科学计数法:如果数字大于15位,它不仅用于科学技术费表示,还会只保留高15位,其他位都变0. Excel打开csv文件时,只要字段值都是数字,它就认为该字段类型是数值.但我们存放在数据库中的纯数字char有可能会超过15位,这样导出csv文件后,用excel打开看到的字段值就不对了. 网上的解决方法 1.将单元格格式设为文本,但行不通,还是会以科学计数法显示 2.将单元格格式设为特殊,类型邮政编码,这样不会以科学计数法显示,但是数字超过15

原文出自:https://blog.csdn.net/seesun2012 这是一个execl文件导入数据库操作,使用jxl解析execl导入数据库过程出现了科学计数法,与想要导入的数据不匹配,以下是案例以及解决方案: 导入成功后示例: 1.手机号:15388886666 科学计数法:1.54E+10 2.数字:123456789000000 科学计数法:1.23E+14 3.身份证:432222198808083789 科学计数法:4.32E+17 解决思路: 1.判断是否为数字类型(NUMB

对于有大数字的CSV文件,应使用导入,而不是打开.这里以Excel2010为例,其它版本也可以参照: 打开Excel,此时Excel内为空白文档 点击工具栏中的[数据]→[自文本] 在“导入文本文件”窗口中,选择你要打开的CSV文件 在弹出“文本导入向导 - 第1步”点击下一步 “文本导入向导 - 第2步”中,分隔符号根据CSV中实际的分隔符号来选定,然后下一步 PS:一般来说CSV文件是逗号分隔,这里就只选逗号就好了 在“文本导入向导 - 第3步”的列数据格式中选择“文本”,如果有多列,则在下

在循环读取文件的位置时,常用到数字与字符的转换. 数字与字符的转换 将字符转换为数字 tuple_number(StringImageIndex,IntImageIndex)` 1 2 1 2 将数字转换为字符 tuple_string (IntImageIndex, '0', StringImageIndex) 1 2 1 2 循环读取图片  这其中就利用了tuple_string将数字转化为字符,从而实现读取地址的改变. Count:= 1 for Index := 1 to 5 by 1

spark-shell用户 spark-shell只能spark用户来进行初始化,如果用hdfs或者root将会卡在spark-shell的初始化那个地方.可以用这两个用户来验证spark安装时成功地:但是如果想要通过shell来执行code.command,那么还是要用spark用户. 但是如果spark是standalone的安装模式,那么可以不考虑以上的权限问题(权限很多限制来自于YARN),即使root用户,也可以进入到命令行模式   spark读取文件的分布性质 我才用的val emp

这个大坑... .... 如题,在Windows的eclipse中编写SparkSQL代码时,编写如下代码时,一运行就抛出一堆空指针异常: // 首先还是创建SparkConf SparkConf conf = new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("HiveDataSource"); // 创建JavaSparkContext JavaSparkContext sc = new JavaSparkConte

命令 chmod ABC file 其中A.B.C各为一个数字,分别表示User.Group.及Other的权限. A.B.C这三个数字如果各自转换成由"0"."1"组成的二进制数,则二进制数的每一位分别代表一个角色的读.写.运行的权限.比如User组的权限A: 1 如果可读.可写.可运行,就表示为二进制的111,转换成十进制就是7. 如果可读.可写.不可运行,就表示为二进制的110,转换成十进制就是6. 如果可读.不可写.可运行,就表示为二进制的101,转换成十进

Option Explicit---------------------------------------------------------开头 dim fas,objfso,printstr,objtextfile,i---------------------------------变量 Set fas = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")------创建fso对象 If fas.FolderExists("c:\te

学习一下parquet存储结构 原理 以及使用

package code.parquet import java.net.URI import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.hadoop.fs.{Path, FileSystem} import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession} /** * Created by zhen on 2018/12/11. */ object ParquetIO { // 指定h

man stat 查看帮助. -c --format=FORMAT use the specified FORMAT instead of the default; output a new line after each use of FORMAT 使用特殊格式代替默认输出: 常用的参数有如下: %a Access rights in octal 8进制显示访问权限,0644 %A Access rights in human readable form 以人类可读的形式输出,drwxrwxr

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.hive._ /** * Created by soyo on 17-10-12. */ case class Persons(name:String,age:Int) case class Record(key: Int, value: Stri