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Pyspark读取parquet数据过程解析

来源: 易采站长站

parquet数据:列式存储结构,由Twitter和Cloudera合作开发,相比于行式存储,其特点是:

可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量;压缩编码可以降低磁盘存储空间,使用更高效的压缩编码节约存储空间;只读取需要的列,支持向量运算,能够获取更好的扫描性能。

那么我们怎么在pyspark中读取和使用parquet数据呢?我以local模式,linux下的pycharm执行作说明。

首先,导入库文件和配置环境:

import os
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.session import SparkSession

os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3" #多个python版本时需要指定

conf = SparkConf().setAppName('test_parquet')
sc = SparkContext('local', 'test', conf=conf)
spark = SparkSession(sc)

然后,使用spark进行读取,得到DataFrame格式的数据:host:port 属于主机和端口号

parquetFile = r"hdfs://host:port/Felix_test/test_data.parquet"
df = spark.read.parquet(parquetFile)

而,DataFrame格式数据有一些方法可以使用,例如:

1.df.first() :显示第一条数据,Row格式

print(df.first())

2.df.columns:列名

3.df.count():数据量,数据条数

4.df.toPandas():从spark的DataFrame格式数据转到Pandas数据结构

5.df.show():直接显示表数据;其中df.show(n) 表示只显示前n行信息

6.type(df):显数据示格式

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持易采站长站。

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