使用spark sql查询将数组插入到parquet中

Spark SQL是Apache Spark的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一个用于查询和分析数据的统一接口，并支持多种数据源和数据格式。

将数组插入到Parquet中可以通过以下步骤实现：

创建SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Insert Array into Parquet")
  .master("local")
  .getOrCreate()

创建包含数组的DataFrame：

import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.types._

val arrayData = Seq(
  Row(Seq("value1", "value2", "value3")),
  Row(Seq("value4", "value5")),
  Row(Seq("value6"))
)

val schema = StructType(Seq(
  StructField("arrayColumn", ArrayType(StringType))
))

val arrayDF = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(arrayData), schema)

将DataFrame写入Parquet文件：

arrayDF.write.parquet("path/to/parquet/file")

在上述代码中，我们首先创建了一个包含数组的DataFrame，其中数组列的名称为"arrayColumn"。然后，我们使用write.parquet()方法将DataFrame写入指定的Parquet文件路径。

注意：在实际使用中，需要将"path/to/parquet/file"替换为实际的文件路径。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云COS（对象存储服务）可以作为存储Parquet文件的对象存储服务。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云COS的信息：腾讯云COS产品介绍

总结：通过使用Spark SQL的API，我们可以轻松地将数组插入到Parquet中，并且可以使用腾讯云COS等云存储服务来存储Parquet文件。

相关·内容

SQL：将查询结果插入到另一个表的三种情况

SQL：将查询结果插入到另一个表的三种情况一：如果要插入目标表不存在： select * into 目标表 from 表 where … 二：如果要插入目标表已经存在： insert into 目的表...col1,col2,col3,col4,…) select col1,col2,col3,col4,… from a where… 三：如果是跨数据库操作的话：怎么把A数据库的atable表所查询的东西...，全部插入到B 数据库的btable表中 select * into B.btable from A.atable where … 同样，如果是跨服务器的，也是可以的。

3.7K6 0

SQL：将查询结果插入到另一个表的三种情况

SQL：将查询结果插入到另一个表的三种情况一：如果要插入目标表不存在： select * into 目标表 from 表 where … 二：如果要插入目标表已经存在： insert into...col1,col2,col3,col4,…) select col1,col2,col3,col4,… from a where… 三：如果是跨数据库操作的话：怎么把A数据库的atable表所查询的东西...，全部插入到B 数据库的btable表中 select * into B.btable from A.atable where … 同样，如果是跨服务器的，也是可以的。

5.4K4 0

0805-CDH5中的Parquet迁移至CDP中兼容性验证

文档编写目的因为CDH5中的Parquet版本为1.5，而CDP7中的Parquet版本为1.10，我们在从CDH5升级到CDP7后，无论是原地升级还是迁移升级，都可能会碰到一个问题，以前在CDH5中使用...本文主要描述将CDH5中的Parquet文件传输到CDP7环境中，使用CDP7中的Hive，Impala，Spark确认能否继续访问这些文件。...查询数据是否插入成功 SELECT * FROM test1.hive_data_parquet; ?...2.1.3使用CDH5中的Spark SQL读取Parquet表在客户端访问spark-shell，并输入查询语句。...2.3.3 在CDP7中使用Spark SQL读取Parquet1.5的表 spark-shellspark.sql("SELECT * FROM test1.hive_data_parquet").show

6901 0

Flink与Spark读写parquet文件全解析

._ val df = data.toDF(columns:_*) 使用 DataFrameWriter 类的 parquet() 函数，我们可以将 Spark DataFrame 写入 Parquet...在此示例中，我们将 DataFrame 写入“people.parquet”文件。...bin/start-cluster.sh 执行如下命令进入Flink SQL Client bin/sql-client.sh 读取spark写入的parquet文件在上一节中，我们通过spark写入了...people数据到parquet文件中，现在我们在flink中创建table读取刚刚我们在spark中写入的parquet文件数据 create table people ( firstname string...', 'format' = 'parquet' ) select * from people; 得到如下结果： image.png image.png 使用Flink写入数据到parquet文件然后使用

6K7 4

0639-6.1.1-Spark读取由Impala创建的Parquet文件异常分析

作者：冉南阳问题重现测试环境： 1.RedHat7.4 2.CDH6.1.1 3.使用root进行操作 1.使用Impala创建Parquet表并插入数据。...2.使用Impala查看数据，数据显示正常。 select * from test_parquet; ? 3.使用CDH6.1.1中的Spark2.4访问该数据文件。...这是因为Hive/Impala与Spark在Parquet的实现上不一致，Hive/Impala将string类型在Parquet文件中保存为二进制binary，它们查询的时候再进行解析。...但Spark的代码查询的时候却没有这样做，而是直接将二进制值查询并展现出来，所以Spark中有一个参数spark.sql.parquet.binaryAsString，默认为false，解释如下：由其他系统生成的...1.使用以下语句直接读取Impala创建的这张表的数据。 spark.sql("select * from test_parquet").show() ? 发现name字段查询显示正常。

1.7K4 0

数据湖（十四）：Spark与Iceberg整合查询操作

Spark与Iceberg整合查询操作一、DataFrame API加载Iceberg中的数据Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据，还可以使用DataFrame...* from hadoop_prod.mydb.mytest").show()/** * 2.使用Spark查询Iceberg中的表除了使用sql 方式之外，还可以使用DataFrame方式,建议使用...${Iceberg表}.snapshots”来查询对应Iceberg表中拥有的所有快照，操作如下：//向表 hadoop_prod.mydb.mytest 中再次插入以下数据spark.sql( ""...("${库名.表名}",TIMESTAMP '日期数据')操作如下：//省略重新创建表mytest，两次插入数据//SQL 方式查询指定时间戳快照数据spark.sql( """ |CALL...，将数据写入到表mytest中import spark.implicits.

1.8K6 2

如何避免Spark SQL做数据导入时产生大量小文件

另一方面，也会给Spark SQL等查询引擎造成查询性能的损耗，大量的数据分片信息以及对应产生的Task元信息也会给Spark Driver的内存造成压力，带来单点问题。...动态分区插入数据，有Shuffle的情况下，上面的M值就变成了spark.sql.shuffle.partitions（默认值200）这个参数值，文件数的算法和范围和2中基本一致。...把同一分区的记录都哈希到同一个分区中去，由一个Spark的Task进行写入，这样的话只会产生N个文件，在我们的case中store_sales，在1825个分区下各种生成了一个数据文件。...（网易有数大数据平台 - 数据开发）从左到右依次为建表 - 按分区字段插入非空集合到分区表 - 按rand插入空集到分区表，并开启自Spark SQL适应；建表 - 不shuffle 按原始分片直接插入分区表.../jira/browse/SPARK-24940 对于Spark 3.0 以上版本的用户，可以使用自适应查询（AQE）功能，设置spark.sql.adaptive.enabled和spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled

3.2K1 0

SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

3.1.3 持久化到表（Saving to Persistent Tables）当使用HiveContext时，可以通过saveAsTable方法将DataFrames存储到表中。...存储一个DataFrame，可以使用SQLContext的table方法。table先创建一个表，方法参数为要创建的表的表名，然后将DataFrame持久化到这个表中。...5 分布式SQL引擎使用Spark SQL的JDBC/ODBC或者CLI，可以将Spark SQL作为一个分布式查询引擎。...终端用户或应用不需要编写额外的代码，可以直接使用Spark SQL执行SQL查询。...仅元数据查询：对于可以通过仅使用元数据就能完成的查询，当前Spark SQL还是需要启动任务来计算结果。

9.1K3 0

「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成

一、各种整合 hive集成hudi方法：将hudi jar复制到hive lib下 cp ....4.2 Select 使用如下SQL查询Hudi表数据 select * from test_hudi_table 查询结果如下 5....Hudi表数据 select * from test_hudi_table 查询结果如下，可以看到Hudi表中存在一条记录 7.3 Merge Into Update 使用如下SQL更新数据 merge...Hudi表 select * from test_hudi_table 查询结果如下，可以看到Hudi表中的分区已经更新了 7.5 Merge Into Delete 使用如下SQL删除数据 merge...另外Hudi集成Spark SQL工作将继续完善语法，尽量对标Snowflake和BigQuery的语法，如插入多张表（INSERT ALL WHEN condition1 INTO t1 WHEN condition2

2.5K2 0

数据湖（四）：Hudi与Spark整合

Hudi与Spark整合一、向Hudi插入数据默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。...SparkSQL读取Hudi中的数据，无法使用读取表方式来读取，需要指定HDFS对应的路径来加载，指定的路径只需要指定到*.parquet当前路径或者上一层路径即可，路径中可以使用“*”来替代任意目录和数据...") .getOrCreate()//读取的数据路径下如果有分区，会自动发现分区数据,需要使用 * 代替，指定到parquet格式数据上层目录即可。...向Hudi中更新数据时，与向Hudi中插入数据一样，但是写入的模式需要指定成“Append”，如果指定成“overwrite”，那么就是全覆盖了。建议使用时一直使用“Append”模式即可。...Hudi表中的数据Snapshot 模式查询，这种模式对于COW或者MOR模式都是查询到当前时刻全量的数据，如果有更新，那么就是更新之后全量的数据：//4.使用不同模式查询 MOR 表中的数据/**

2.9K8 4

客快物流大数据项目（一百）：ClickHouse的使用

：打开ClickHouseUtils工具类创建方法：生成插入表数据的sql字符串创建方法：根据字段类型为字段赋值默认值创建方法：将数据插入到clickhouse中在ClickHouseJDBCDemo单例对象中调用插入数据实现方法...> 0 case IntegerType => 0 case StringType => null case BooleanType => false case _ => null}创建方法：将数据插入到...clickhouse中/** * 将数据插入到clickhouse中 * @param tableName * @param df */def insertToCkWithStatement(tableName...：将数据更新到clickhouse中在ClickHouseJDBCDemo单例对象中调用更新数据实现方法：创建方法：根据指定的字段名称获取字段对应的值/** * 根据指定字段获取该字段的值 * @param...字符串创建方法：将数据从clickhouse中删除在ClickHouseJDBCDemo单例对象中调用删除数据实现方法：创建方法：生成删除表数据的sql字符串/** * 生成删除表数据的sql字符串 *

1.2K8 1

Spark笔记12-DataFrame创建、保存

比原有RDD转化方式更加简单，获得了更高的性能轻松实现从mysql到DF的转化，支持SQL查询 DF是一种以RDD为基础的分布式数据集，提供了详细的结构信息。...传统的RDD是Java对象集合创建从Spark2.0开始，spark使用全新的SparkSession接口支持不同的数据加载来源，并将数据转成DF DF转成SQLContext自身中的表，然后利用...") df = spark.read.parquet("people.parquet") df.show() spark.read.format("text").load("people.txt")...") \ # 读取文件 .map(lambda line:line.split(",")) \ # 将读取进来的每行数据按照逗号分隔 .map(lambda p: Row(name=p[0].../bin/pyspark >>> use spark; >>> select * from student; # 插入数据：见下图

1.1K2 0

实时数据湖：Flink CDC流式写入Hudi

在MySQL执行insert、update、delete等操作，当进行compaction生成parquet文件后就可以用hive/spark-sql/presto(本文只做了hive和spark-sql...的测试)进行查询，这里需要注意下：如果没有生成parquet文件，我们建的parquet表是查询不出数据的。...Hive查询Hudi表 cd $HIVE_HOMEmkdir auxlib 然后将hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0-SNAPSHOT.jar拷贝过来 ?...是org.apache.hudi.hadoop.HoodieParquetInputFormat这种方式只会查询出来parquet数据文件中的内容，但是刚刚更新或者删除的数据不能查出来// 创建外部表CREATE...Spark-SQL查询Hudi表将hudi-spark-bundle_2.11-0.9.0-SNAPSHOT.jar拷贝到$SPAKR_HOME/jars，每个节点都拷贝一份将hudi-hadoop-mr-bundle

2.5K3 0

「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

此外，它将每个文件组的更新插入存储到基于行的增量日志中，通过文件id，将增量日志和最新版本的基本文件进行合并，从而提供近实时的数据查询。...该工具使用Hive JDBC运行hive查询并将其结果保存在临时表中，这个表可以被插入更新。...当查询/读取数据时，Hudi只是将自己显示为一个类似于json的层次表，每个人都习惯于使用Hive/Spark/Presto 来对Parquet/Json/Avro进行查询。 8....可以使用 --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false将Spark强制回退到 HoodieParquetInputFormat类。...已有数据集，如何使用部分数据来评估Hudi 可以将该数据的一部分批量导入到新的hudi表中。

6.4K4 2

ApacheHudi使用问题汇总（二）

例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。...可以配置最大日志大小和一个因子，该因子表示当数据从avro转化到parquet文件时大小减小量。 HUDI-26将较小的文件组合并成较大的文件组，从而提升提升性能。 7....HoodieParquetInputFormat扩展了MapredParquetInputFormat，其是hive的一种输入格式，将Hudi表注册到Hive metastore中。...可以使用 --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false将Spark强制回退到 HoodieParquetInputFormat类。...已有数据集，如何使用部分数据来评估Hudi 可以将该数据的一部分批量导入到新的hudi表中。

1.8K4 0

Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

重大变化 Spark SQL INSERT INTO 行为在 0.14.0 版本之前，Spark SQL 中通过 INSERT INTO 摄取的数据遵循 upsert 流程，其中多个版本的记录将合并为一个版本...查询利用 Parquet 布隆过滤器在 Hudi 0.14.0 中，用户现在可以使用原生 Parquet 布隆过滤器，前提是他们的计算引擎支持 Apache Parquet 1.12.0 或更高版本。...例如，如果在 t0 到 t2 的增量查询范围内，在 t1 时刻检测到间隙，则查询将仅显示 t0 到 t1 之间的结果，而不会失败。...Google BigQuery 同步增强功能在 0.14.0 中，BigQuerySyncTool 支持使用清单将表同步到 BigQuery。与传统方式相比，这预计将具有更好的查询性能。...SQL 操作时使用批量插入操作。

1.7K3 0

数据湖（十二）：Spark3.1.2与Iceberg0.12.1整合

由于在Spark2.4版本中在操作Iceberg时不支持DDL、增加分区及增加分区转换、Iceberg元数据查询、insert into/overwrite等操作，建议使用Spark3.x版本来整合Iceberg0.12.1...${创建的Iceberg格式表名}2）表创建之后，可以在Hive中查询到对应的test表，创建的是Hive外表，在对应的Hive warehouse 目录下可以看到对应的数据目录。...2、插入数据//插入数据spark.sql( """ |insert into hive_prod.default.test values (1,"zs",18),(2,"ls",19),(3,...).show()结果如下：在Hive对应的test表中也能查询到数据：4、删除表//删除表，删除表对应的数据不会被删除spark.sql( """ |drop table hive_prod.default.test...${Iceberg格式表名}2）创建表后，会在hadoop_prod名称对应的目录下创建该表2、插入数据//插入数据spark.sql( """ |insert into hadoop_prod.default.test

1.9K14 3

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

Run SQL on files directly （直接在文件上运行 SQL）不使用读取 API 将文件加载到 DataFrame 并进行查询, 也可以直接用 SQL 查询该文件....表时, Spark SQL 将尝试使用自己的 Parquet support （Parquet 支持）, 而不是 Hive SerDe 来获得更好的性能....可以加快查询静态数据. spark.sql.parquet.compression.codec snappy 在编写 Parquet 文件时设置 compression codec （压缩编解码器）的使用...请注意，可以使用在SQL查询的 FROM 子句中有效的任何内容。例如，您可以使用括号中的子查询代替完整表。 driver 用于连接到此 URL 的 JDBC driver 程序的类名。...SQL / DataFrame 函数的规范名称现在是小写（例如 sum vs SUM）。 JSON 数据源不会自动加载由其他应用程序（未通过 Spark SQL 插入到数据集的文件）创建的新文件。

26K8 0

Hive重点难点：Hive原理&优化&面试(下)

在MapReduce计算引擎中，无论数据大小，在洗牌阶段都以相同的方式执行，将数据序列化到磁盘，再由下游的程序去拉取，并反序列化。...例如Spark可以使用YARN作为资源管理器，Spark也可以处理Hbase和HDFS上的数据。...SQL语句优化 SQL语句优化涉及到的内容太多，因篇幅有限，不能一一介绍到，所以就拿几个典型举例，让大家学到这种思想，以后遇到类似调优问题可以往这几个方面多思考下。...，这个语法将from前置，作用就是使用一张表，可以进行多次插入操作： --开启动态分区 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode...这个功能的缺点是，开启JVM重用将一直占用使用到的task插槽，以便进行重用，直到任务完成后才能释放。

1.5K2 1

Apache Hudi从零到一：深入研究读取流程和查询类型（二）

Spark 查询入门 Spark SQL是一个分布式SQL引擎，可以对大规模数据执行分析任务。典型的分析查询从用户提供的 SQL 开始，旨在从存储上的表中检索结果。...请注意上述步骤仅提供读取流程的高级概述，省略了读取模式支持和高级索引技术（例如使用元数据表跳过数据）等细节。该流程对于 Spark 的所有 Hudi 查询类型都是通用的。...启动带有 Hudi 依赖的 Spark SQL Shell 后可以运行这些 SQL 来设置一个 MoR 表，其中插入和更新了一条记录。...进行此类查询时，collectFileSplits() 将仅获取 FileSlices 的基本文件（Parquet文件）。...第二个查询设置的时间戳早于最新插入的时间戳，从而生成倒数第二个插入的快照。示例中的时间戳遵循 Hudi 时间线的格式"yyyyMMddHHmmssSSS"。

6231 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

使用spark sql查询将数组插入到parquet中

相关·内容

SQL：将查询结果插入到另一个表的三种情况

SQL：将查询结果插入到另一个表的三种情况

0805-CDH5中的Parquet迁移至CDP中兼容性验证

Flink与Spark读写parquet文件全解析

0639-6.1.1-Spark读取由Impala创建的Parquet文件异常分析

数据湖（十四）：Spark与Iceberg整合查询操作

如何避免Spark SQL做数据导入时产生大量小文件

SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成

数据湖（四）：Hudi与Spark整合

客快物流大数据项目（一百）：ClickHouse的使用

Spark笔记12-DataFrame创建、保存

实时数据湖：Flink CDC流式写入Hudi

「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

ApacheHudi使用问题汇总（二）

Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

数据湖（十二）：Spark3.1.2与Iceberg0.12.1整合

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

Hive重点难点：Hive原理&优化&面试(下)

Apache Hudi从零到一：深入研究读取流程和查询类型（二）

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐