将所有csv文件从s3转换为parquet - 腾讯云开发者社区

在本教程中，我们将向您展示如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。...我们将使用 Pillow 库打开图像并将其转换为 NumPy 数组，并使用 CSV 模块将 NumPy 数组保存到 CSV 文件。...在本文的下一节中，我们将介绍使用 Pillow 库将图像转换为 NumPy 数组所需的步骤。所以，让我们潜入！如何将图像转换为 NumPy 数组并使用 Python 将其保存到 CSV 文件？...CSV库用于读取和写入CSV文件，而PIL库用于打开和操作图像。NumPy库用于将图像转换为NumPy数组。...结论在本文中，我们学习了如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。

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【黄啊码】如何将制表符分隔的文件转换为CSV

我有一个制表符分隔的文件，有超过2亿行。什么是最快的方式在Linux中将其转换为CSV文件？这个文件确实有多行标题信息，我需要在路上去除，但标题的行数是已知的。...只是为了澄清，在这个文件中没有embedded式标签。如果您只需要将所有制表符转换为逗号字符，则tr可能是要走的路。...(row) 从shell运行它如下： python script.py output.csv perl -lpe 's/"/""/g; s/^|$/"/g; s/\t...这里是我的修改版本来处理pipe道分隔的文件： import sys import csv pipein = csv.reader(sys.stdin, delimiter='|') commaout...tr "\t" "," > data.csv 复制代码上面的命令会将data.tsv文件转换为仅包含前三个字段的data.csv文件。

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Parquet

Parquet是可用于Hadoop生态系统中任何项目的开源文件格式。与基于行的文件（例如CSV或TSV文件）相比，Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。...即使CSV文件是数据处理管道的默认格式，它也有一些缺点： Amazon Athena和Spectrum将根据每个查询扫描的数据量收费。...Google和Amazon将根据GS / S3上存储的数据量向您收费。 Google Dataproc收费是基于时间的。...Parquet帮助其用户将大型数据集的存储需求减少了至少三分之一，此外，它大大缩短了扫描和反序列化时间，从而降低了总体成本。下表比较了通过将数据从CSV转换为Parquet所节省的成本以及提速。...数据集 Amazon S3的大小查询运行时间扫描数据成本数据存储为CSV文件 1 TB 236秒 1.15 TB $ 5.75 以Apache Parquet格式存储的数据 130 GB 6.78

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数据湖学习文档

在S3上收集和存储数据时，有三个重要的因素需要牢记: 编码——数据文件可以用任意多种方式编码(CSV、JSON、Parquet、ORC)，每种方式都有很大的性能影响。...Athena是一个由AWS管理的查询引擎，它允许您使用SQL查询S3中的任何数据，并且可以处理大多数结构化数据的常见文件格式，如Parquet、JSON、CSV等。...数据预处理我们应该进行的第一个优化是将数据从JSON转换为Parquet。这将允许我们大幅度减少扫描最终查询所需的数据量，如前面所示!...当您需要一次对大量数据执行大量读写操作时，Hive确实很出色，这正是我们将所有历史数据从JSON转换成Parquet时所需要的。下面是一个如何执行JSON到Parquet转换的示例。...结论总之，有一个强大的工具生态系统，可以从数据湖中积累的大量数据中获取价值。一切都从将数据放入S3开始。这为您提供了一个非常便宜、可靠的存储所有数据的地方。

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PySpark实战指南：大数据处理与分析的终极指南【上进小菜猪大数据】

数据可以来自各种来源，例如文件系统、数据库、实时流等。PySpark支持各种数据源的读取，如文本文件、CSV、JSON、Parquet等。...文件读取数据 data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) # 将DataFrame注册为临时表 data.createOrReplaceTempView...我们可以使用PySpark将数据转换为合适的格式，并利用可视化库进行绘图和展示。...# 将数据存储为Parquet格式 data.write.parquet("data.parquet") # 从Parquet文件读取数据 data = spark.read.parquet("data.parquet...# 从HDFS读取数据 data = spark.read.csv("hdfs://path/to/data.csv") # 将数据存储到Amazon S3 data.write.csv("s3:/

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提升数据分析效率：Amazon S3 Express One Zone数据湖实战教程

img 简单说： S3 Express One Zone 就是能够存储任何文件的服务器，无论是音频视频文件，还是结构化或非结构化数据统统都能存下，存储读取的速度还贼快~ 实现概述在这个数字化时代...：//aws-bigdata-blog/artifacts/athena-ctas-insert-into-blog/' 第四步：数据转换与优化现在，使用 Snappy 压缩将数据转换为 Parquet...所有这些操作都是使用 CTAS 语句执行的。就本博客而言，初始表仅包含 2015 年至 2019 年的数据。可以使用 INSERT INTO 命令向该表添加新数据。...刚才创建的表有一个日期字段，日期格式为 YYYYMMDD（例如 20100104），新表按年份分区，使用 Presto 函数 substr(“date”，1，4) 从日期字段中提取年份值。...--human-readable | head -5 成功查询到 15 年至 19 年的分区里的文件： img 第六步：将更多数据添加到表现在，将更多数据和分区添加到上面创建的新表中

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利用DuckDB集成释放Postgres的分析能力

两个重要的趋势决定了我们的方向：数据越来越多地存储在 S3 中。S3——以及类似的云存储库——作为低成本、持久存储的采用率激增。它们可以无限扩展，并且可以从任何地方访问。...文件和表格格式的开放标准是新兴的赢家。虽然许多数据湖仍然是“S3 中的 CSV 文件”，但像 Parquet 和 Iceberg 这样的分析优化格式正在迅速普及。...DuckDB 已成为领先的嵌入式查询引擎，它使用现代 OLAP 技术对 Parquet 和对象存储中的文件进行快速查询。...Parquet 文件支持压缩的列式数据，使其成为将历史时间序列行从事务性 Postgres 归档到高效形式以供长期 OLAP 使用的理想格式。...作为用户，您在 S3 中的数据将显示为表格，您可以与所有标准 PostgreSQL 表格一起查询它们，并与其他 PostgreSQL 功能和扩展的通用简单性结合使用，包括：访问控制视图物化视图使用

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AWS的湖仓一体使用哪种数据湖格式进行衔接？

Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而无需先将数据加载到其中，从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间...Redshift Spectrum支持开放数据格式，如Parquet、ORC、JSON和CSV。...Hudi Copy On Write表是存储在Amazon S3中的Apache Parquet文件的集合。有关更多信息，请参阅开源Apache Hudi文档中的Copy-On-Write表。...Hudi分区和未分区表的数据定义语言（DDL）语句与其他Apache Parquet文件格式的语句类似。...S3子文件夹。

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MySQL HeatWave获取生成式AI和JavaScript等强大新功能

首先，HeatWave开始支持Apache Avro数据文件格式，以增强对CSV和Apache Parquet格式的兼容性。该功能支持多种压缩算法，在不同算法之间性能一致。...与未优化的基于文本的CSV和列式的Parquet格式相比，可以看出甲骨文的MySQL团队不仅重视分析工作负载，也关注OLTP工作负载，这是HeatWave的原始卖点。...同时，分析方面还可以从支持Parquet标准之上的开源表格式Delta、Iceberg和Hudi中受益。接下来，HeatWave增加了在亚马逊网络服务云上运行的支持。...简单地在CREATE TABLE命令中提供ENGINE = LAKEHOUSE子句，就可以将S3数据添加到HeatWave，该命令本身可以通过Autopilot自动生成，利用之前讨论的模式推理。...在LLM方面，HeatWave可以使用BERT和Tfidf从数据库文本列内容生成嵌入，并与标量数据列的数值表示一起提交给AutoML。从所有这些输入生成优化的模型。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十·二）

", engine="fastparquet") 从 Parquet 文件中读取。...当你将这个文件加载到DataFrame中时，这将创建一个只包含两个预期列a和b的 Parquet 文件。...+ 目前，将数据框转换为 ORC 文件时，日期时间列中的时区信息不会被保留。...默认情况下，整个文件被读取，分类列被转换为pd.Categorical，并返回一个包含所有列的DataFrame。指定usecols参数以获取列的子集。...读取一个 SPSS 文件： df = pd.read_spss("spss_data.sav") 从 SPSS 文件中提取usecols中包含的列的子集，并避免将分类列转换为pd.Categorical

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将《程序员工作中常见的英语词汇》转换为csv，xlsx单文件，并导入摸鱼单词

pipenv --python 3.11 pipenv shell touch create_csv.py 安装依赖包 pipenv install pandas openpyxl 在create_csv.py...文件 df = pd.read_csv(csv_file) # 选择需要的列 df = df[['word', 'correct', 'meaning']] # 重命名列...'word': '单词(必传)', 'correct': '音标(默认不传)', 'meaning': '解释(默认不填)', }) # 将DataFrame...转换为Excel文件 df.to_excel('most-frequent-technology-english-words.xlsx', index=False) if __name__ =...将Excel导入摸鱼单词 2023-11-26 17.28.32.gif 导入成功 image.png 小结中国大陆的程序员缺少英语语言环境，参加工作后，在学校学习的英语，会慢慢淡忘。

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Flink与Spark读写parquet文件全解析

与基于行的文件（如 CSV 或 TSV 文件）相比，Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。...Parquet 和 CSV 的区别 CSV 是一种简单且广泛使用的格式，被 Excel、Google 表格等许多工具使用，许多其他工具都可以生成 CSV 文件。...即使 CSV 文件是数据处理管道的默认格式，它也有一些缺点： Amazon Athena 和 Spectrum 将根据每次查询扫描的数据量收费。...谷歌和亚马逊将根据存储在 GS/S3 上的数据量向您收费。 Google Dataproc 收费是基于时间的。...在此示例中，我们将 DataFrame 写入“people.parquet”文件。

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Spark Structured Streaming 使用总结

具体而言需要可以执行以下操作：过滤，转换和清理数据转化为更高效的存储格式，如JSON(易于阅读)转换为Parquet(查询高效) 数据按重要列来分区(更高效查询) 传统上，ETL定期执行批处理任务...例如实时转储原始数据，然后每隔几小时将其转换为结构化表格，以实现高效查询，但高延迟非常高。在许多情况下这种延迟是不可接受的。...幸运的是，Structured Streaming 可轻松将这些定期批处理任务转换为实时数据。此外，该引擎提供保证与定期批处理作业相同的容错和数据一致性，同时提供更低的端到端延迟。...每10秒检查一次新文件（即触发间隔）将解析后的DataFrame中的转换数据写为/cloudtrail上的Parquet格式表按日期对Parquet表进行分区，以便我们以后可以有效地查询数据的时间片...2.2 Spark SQL转数据格式 Spark SQL支持以Parquet，ORC，JSON，CSV和文本格式读取和写入数据，并且Spark包中还存在大量其他连接器，还可以使用JDBC DataSource

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更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析，6种常用数据格式效率对比！

将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...同时使用两种方法进行对比： 1.将生成的分类变量保留为字符串 2.在执行任何I/O之前将其转换为pandas.Categorical数据类型 1.以字符串作为分类特征下图显示了每种数据格式的平均I/O...但可以肯定的是，csv不需要太多额外的内存来保存/加载纯文本字符串，而feather和parquet则非常接近 ? 最后，让我们看一下文件大小的对比。...从上图可以看到，与纯文本csv相比，所有二进制格式都可以显示其真强大功能，效率远超过csv，因此我们将其删除以更清楚地看到各种二进制格式之间的差异。 ?...例如，不希望将feather格式用作长期文件存储。此外，当其他格式发挥最佳效果时，它并未考虑所有可能的情况。所以我们也需要根据具体情况进行选择！

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0631-6.2-如何确认一个Parquet文件是否被压缩

create table if not exists hive_table_test ( s1 string, s2 string, s3 string, s4 string, s5 string, s6...TERMINATED BY "," stored as textfile location '/fayson/hive_table_test'; hadoop fs -put hbase_data.csv...2.创建一张Parquet文件表，然后从文本表将数据插入过去。...create table if not exists hive_table_test_parquet ( s1 string, s2 string, s3 string, s4 string, s5 string...3.创建一张Parquet文件表，并设定压缩为Snappy，然后将数据插入过去。

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更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析，6种常用数据格式效率对比！

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Pandas vs Spark：数据读取篇

总体而言，数据读取可分为从文件读取和从数据库读取两大类，其中数据库读取包含了主流的数据库，从文件读取又区分为不同的文件类型。...：其使用频率不亚于read_sql，而且有时考虑数据读取效率问题甚至常常会首先将数据从数据库中转储为csv文件，而后再用read_csv获取。...这一转储的过程目的有二：一是提高读取速度，二是降低数据读取过程中的运行内存占用（实测同样的数据转储为csv文件后再读取，内存占用会更低一些）； read_excel：其实也是对xlrd库的二次封装，用来读取...至于数据是如何到剪切板中的，那方式可能就多种多样了，比如从数据库中复制、从excel或者csv文件中复制，进而可以方便的用于读取小型的结构化数据，而不用大费周章的连接数据库或者找到文件路径！...但对参数支持和易用性方面，Pandas对数据库和csv文件相对更加友好，而Spark与Parquet文件格式则更为搭配。

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降低数据大小的四大绝招。

类别特征，从8 bytes降低为1 bytes 将一些最大值为8个值的类别列转化为int8的正数，这样就变成了1个byte，将原先8个bytes转化为了1个byte。 4....数值特征，从8 bytes降低为2 bytes 对于一些将float64转化为float32而不损失信息的字段可以直接转化，还有很多字段可以直接从float64转化为float16，这样就可以转化为2个...02 选择存储文件形式通过数值类型转化策略转化之后，我们需要将文件保存到磁盘。而这个时候有两个重要属性：压缩比; 一些文件格式(如Feather、Parquet和Pickle)会压缩数据。...保存顺序; 一些文件格式（如CSV）逐行保存数据。一些文件格式（如Parquet）逐列保存数据。这将影响以后读取数据。如果将来我们想读取行的子集。也许行顺序更好更快。...小结适用于所有数据存储问题。参考文献 How To Reduce Data Size

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【python】pyarrow.parquet+pandas：读取及使用parquet文件

例如，可以使用该模块读取Parquet文件中的数据，并转换为pandas DataFrame来进行进一步的分析和处理。同时，也可以使用这个模块将DataFrame的数据保存为Parquet格式。...().to_pandas() 使用pq.ParquetFile打开Parquet文件；使用read().to_pandas()方法将文件中的数据读取为pandas DataFrame。...') 将pandas DataFrame转换为Arrow的Table格式；使用pq.write_table方法将Table写入为Parquet文件。...转换为Pandas DataFrame df_batch = batch.to_pandas() # 将feature列中的列表拆分成单独的特征值 split_features...转换为Pandas DataFrame df_batch = batch.to_pandas() # 将feature列中的列表拆分成单独的特征值 split_features

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印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之Lakehouse架构

处理层这里我们没有执行任何繁重的转换，而是将原始数据转换为 HUDI 数据集。...源数据以不同的格式（CSV、JSON）摄取，需要将其转换为列格式（例如parquet），以将它们存储在 Data Lake 中以进行高效的数据处理。...S3 - 原始区域 DMS 捕获的所有 CDC 数据都存储在 S3 中适当分区的原始区域中。该层不执行数据清洗。只要源系统中发生插入或更新，数据就会附加到新文件中。...CSV 或 JSON 数据等不可变数据集也被转换为列格式（parquet）并存储在该区域中。该层还维护或纠正分区以有效地查询数据集。 5....提取每个事件更改的新文件是一项昂贵的操作，因为会有很多 S3 Put 操作。为了平衡成本，我们将 DMS 二进制日志设置为每 60 秒读取和拉取一次。每 1 分钟，通过 DMS 插入新文件。

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Parquet

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