转Parquet文件

分手后的思念是犯贱 2022-05-13 15:16 533阅读 0赞

介绍：

Apache Parquet is a columnar storage format available to any project in the Hadoop ecosystem, regardless of the choice of data processing framework, data model or programming language.

(Apache Parquet 是一种基于列式存储的文件格式，可用于Hadoop生态系统中的任何项目，无论选着任何数据处理框架，数据模型或编程语言)

Spark SQL提供支持读和写Parquet文件的功能，这些文件可以自动地保留原始数据的模式。

文件存储格式

![Image 1][]

这是官网放的一张图：  
Magic Number：  
幻数，它可以用来标记文件或者协议的格式，很多文件都有幻数标志来表明该文件的格式。（说明文件格式）

4-byte magic number "PAR1"
    <Column 1 Chunk 1 + Column Metadata>
    <Column 2 Chunk 1 + Column Metadata>
    ...
    <Column N Chunk 1 + Column Metadata>
    <Column 1 Chunk 2 + Column Metadata>
    <Column 2 Chunk 2 + Column Metadata>
    ...
    <Column N Chunk 2 + Column Metadata>
    ...
    <Column 1 Chunk M + Column Metadata>
    <Column 2 Chunk M + Column Metadata>
    ...
    <Column N Chunk M + Column Metadata>
    File Metadata
    4-byte length in bytes of file metadata
    4-byte magic number "PAR1"

Row Group：  
N个列在表中, 分成了m个行组，  
Metadata:元数据

There are three types of metadata: file metadata, column (chunk) metadata and page header metadata. All thrift structures are serialized using the TCompactProtocol.

下面就说一下操作

在spark-SQL中提供了对parquet的转换

方法一：

一、将日志文件格式化  
读取，处理->dataFrame格式  
二、dataFrame.write.parquet(resultOutputPath)

在官网中有示例

方法二：在方法一种只能有22个fields

一、创建样例类(自定义的类),并注册自定义类的实现方式

二、将日志文件格式化  
读取，处理->dataFrame格式  
三、dataFrame.write.parquet(resultOutputPath)

[Image 1]: