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Pyspark读取parquet数据过程解析
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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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())

Pyspark读取parquet数据过程解析

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

Pyspark读取parquet数据过程解析

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。

标签：
pyspark,parquet,数据
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苹果官方表示：

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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