本文完整代码及附件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes1简介大家好我是费老师，就在几天前，经过六年多的持续开发迭代，著名的开源高性能分析型数据库DuckDB发布了其1.0.0正式版本。DuckDB具有极强的单机数据分析性能表现，功能丰

数据格式：序列化：序列化最终的目的是为了对象可以跨平台存储和进行网络传输ProtocolBuffersParquet是一种列式存储格式，旨在提供一种高效的方式来存储和处理大型数据集 Parquet不是“运行时内存格式”，它属于文件格式Avro格式是一种远程过程调用（RPC）和数据

dremio25.0版本已经发布了，但是如果希望自己源码构建，但是缺少一些依赖造成编译会有问题，但是我们可以直接基于官方提供的下载包的文件进行maven私服的重建，以下说明下简单流程参考流程下载软件包这个可以从dremio官网下载到最好选择一个可以构建的分支本地构建下此步

 步骤：初始化SparkSession。使用spark.read.parquet()读取Parquet文件。调用df.schema.json()获取schema的JSON表示。frompyspark.sqlimportSparkSession#初始化SparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("ReadParquetSchema").getOrCreate(

dremio从24.3开始支持parquetv2writer同时性能提升还是很明显的对于读官方在TPC-DS测试中，最低有22%左右的，最高97%，平均77%左右写入同样也是TPC-DS中，存储降低24%左右，写入提升1.5%左右，如果开启了c3读性能提升6.4%开启ui配置（全局）可以通过supportkeysql配置（全

3.4SparkSQL应用3.4.1创建DataFrame/DataSet方式一：读取本地文件①在本地创建一个文件，有id、name、age三列，用空格分隔，然后上传到hdfs上。vim/root/person.txt12内容如下：1zhangsan202lisi293wangwu254zhaoliu305tianqi356kobe4012345

hadoop里支持许多压缩算法。压缩的好处主要有两点：1.减少了文件占用的存储空间，原来上T的文件可能压缩完以后只需要两三百G的空间即可；2.文件的体积小了以后，数据传输的速度自然就快了。在现在的大数据环境下，这两点显得更加重要。所以现在hdfs文件系统上存的文件，如果数据量大

就是一个简单记录，基于s3进行文件存储还是比较方便的环境准备docker-compose.yamlversion:'3'services:minio:image:minio/minioports:-"9002:9000"-"19001:19001"environment:MINIO_ACCESS_K

目录第02章存储和压缩格式22.1存储和压缩格式对比22.2查询效果测试32.3查询效果测试带shuffle3第02章存储和压缩格式存储和压缩格式简介SparkSQL表存储的数据量都特别大，因此存储格式要考虑查询性能写入性能和存储成本。而orc存储格式是一种列式存储，在查询写入时比较快，而

选择适合的底层数据存储格式，可以极大得提升性能。MR中常见的数据压缩格式Hive数据存储格式TextFile：默认使用；支持压缩，压缩后的TextFile（部分压缩格式）在Hive中无法切割。SequenceFile：二进制文件，内部数据是kv对形式，行存储；可切分、可压缩、支持NONE、Record、Block级别的压缩。

parquet极简学习摘要parquet的概念:Parquet文件是一种列式存储文件格式，广泛应用于大数据处理框架，如ApacheHadoop和ApacheSpark。它通过将数据组织成列而不是行来优化大型数据集的读写。这种列式存储格式允许进行高效压缩、更好的查询性能，并在处理大型数据集时提高I/O效率

HiveParquet格式不能为空在大数据领域中，Hive是一种常用的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据集。HiveParquet格式是Hive中一种常用的数据存储格式。本文将介绍HiveParquet格式以及为什么它不能为空。什么是HiveParquet格式？HiveParquet格式是一种列式存储格式，它使用了Apa

概述随着存储表格式ApacheHudi、ApacheIceberg和DeltaLake的发展，越来越多的公司正在这些格式的基础上构建其Lakehouse，以用于许多用例，例如增量摄取。但当数据量增加时，更新插入的速度有时仍然是一个问题。在存储表中，使用ApacheParquet作为主要文件格式。在本文中我们

使用部分写时复制提升Lakehouse的ACIDUpserts性能译自：FastCopy-On-WritewithinApacheParquetforDataLakehouseACIDUpserts传统的写时复制会直接读取并处理(解压解码等)整个文件，然后更新相关数据页并保存为新的文件，但大部分场景下，upsert并不会更新所有数据页，这就导致

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为什么我们选择parquet前用的hadoop，一直有个疑惑。当时没有细究，昨天突然想到，就又顺着看了下，经过调整，原来在presto中要用1分钟的，现在基本可以秒级别出结果，和presto无关，和文件存储格式有关，hdfs默认存的是文本格式，所以hive,presto，都是在文本格式上做计算，hadoop本身是全表扫，只是分布式

下载：wgethttps://mem:[email protected]/mem-prototype/mem-data-analysis-framework.tar.gzdockerload<mem-data-analysis-framework.tar.gzdockerrun --network="host" -t -d  mem-prototype:latest 然后访问localhost:8080即可看到代码！ 上传数据到dock

Parquet是Twitter贡献给开源社区的一个列数据存储格式，采用和Dremel相同的文件存储算法，支持树形结构存储和基于列的访问。ClouderaImpala也将使用Parquet作为底层的存储格式。在很多大数据的应用场景下面，比如电信行业，具有一定规则的数据，字段很多，但是每次查询仅仅针对其中少数的几个

当执行SparkSQL遇到这个错误时，可能是因为对应分区的数据全被删除了，变成了空分区，解决办法是删除该分区。hdfs://warehouse/test.db/t_test/20230511/eaf5f003-5658-4b19-b706-ac487cebad7e-0_3-10-79_20230421093519585.parquetisnotaParquetfile(lengthistoolow:0)

 创建两张表，通过一种是parquet，一种使用parquetsnappy压缩创建表使用snappyCREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTStableName(xxxstring)partitionedby(pt_xvcstring)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\001'STOREDASPARQUETTBLPROPERTIES('parquet.compre

Extensions扩展FullTextSearchHTTPFSJSONPostgresScannerSQLiteScannerpython3-c"importduckdb;duckdb.query('INSTALLhttpfs;');"Loadinganextensionfromlocalstorage 参考https://duckdb.org/docs/extensions/overviewh

楔子随着大数据时代的发展，每天都要产生大量的数据，而存储这些数据不仅需要更多的机器，怎么存也是一个问题。因为数据不是存起来就完事了，我们还要对数据进行分析、统计，所以一个合理的数据格式也是非常重要的。而随着数据种类的不同，我们也会选择不同的格式去存储。数据种类数据一

importpyarrow.parquetaspqparquet_file="36152ae88916cad7eecc74cafa5c6413.parquet"schema=pq.ParquetFile(parquet_file).schema可以查看schema，我们可以看到

安装一下HADOOP并配置一下LD_LIBRARY_PATHexportHADOOP_VERSION=2.10.1exportHADOOP_HOME=/opt/hadoop-$HADOOP_VERSION#AddHadoopJavalibrariestoyourCLASSPATH,

ReadingParquetfilesarrow::FileReader类将整个文件或行组的数据读取到::arrow::Table中。StreamReader和StreamWriter类允许使用C++输入/输出流方法逐列逐行读取/写入字