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。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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