這篇文章主要介紹了Pyspark讀取parquet數(shù)據(jù)過程的示例分析，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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parquet數(shù)據(jù)：列式存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，由Twitter和Cloudera合作開發(fā)，相比于行式存儲(chǔ)，其特點(diǎn)是：

可以跳過不符合條件的數(shù)據(jù)，只讀取需要的數(shù)據(jù)，降低IO數(shù)據(jù)量；壓縮編碼可以降低磁盤存儲(chǔ)空間，使用更高效的壓縮編碼節(jié)約存儲(chǔ)空間；只讀取需要的列，支持向量運(yùn)算，能夠獲取更好的掃描性能。

那么我們怎么在pyspark中讀取和使用parquet數(shù)據(jù)呢？我以local模式，linux下的pycharm執(zhí)行作說明。

首先，導(dǎo)入庫文件和配置環(huán)境：

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

os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3" #多個(gè)python版本時(shí)需要指定

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

然后，使用spark進(jìn)行讀取，得到DataFrame格式的數(shù)據(jù)：host:port 屬于主機(jī)和端口號

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

而，DataFrame格式數(shù)據(jù)有一些方法可以使用，例如：

1.df.first() ：顯示第一條數(shù)據(jù)，Row格式

print(df.first())

2.df.columns：列名

3.df.count()：數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)條數(shù)

4.df.toPandas()：從spark的DataFrame格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)到Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

5.df.show()：直接顯示表數(shù)據(jù)；其中df.show(n) 表示只顯示前n行信息

6.type(df)：顯數(shù)據(jù)示格式

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網(wǎng)站題目：Pyspark讀取parquet數(shù)據(jù)過程的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
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