PySpark - Parquet -调用None.None时出错 - 腾讯云开发者社区

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PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

https://parquet.apache.org/ 优点在查询列式存储时，它会非常快速地跳过不相关的数据，从而加快查询执行速度。因此，与面向行的数据库相比，聚合查询消耗的时间更少。...Pyspark 将 DataFrame 写入 Parquet 文件格式现在通过调用DataFrameWriter类的parquet()函数从PySpark DataFrame创建一个parquet文件...当将DataFrame写入parquet文件时，它会自动保留列名及其数据类型。Pyspark创建的每个分区文件都具有 .parquet 文件扩展名。...分区文件当我们对 PERSON 表执行特定查询时，它会扫描所有行并返回结果。.../people2.parquet") 当检查 people2.parquet 文件时，它有两个分区 gender 和 salary。

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大数据ETL实践探索（3）---- 大数据ETL利器之pyspark

parquet 是针对列式数据存储的一种申请的压缩格式，百万级的数据用spark 加载成pyspark 的dataframe 然后在进行count 操作基本上是秒出结果读写 demo code #...直接用pyspark dataframe写parquet数据（overwrite模式） df.write.mode("overwrite").parquet("data.parquet") # 读取parquet...到pyspark dataframe，并统计数据条目 DF = spark.read.parquet("data.parquet") DF.count() Parquet 用于 Spark SQL...时表现非常出色。...参考 parquet https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/blog/5-reasons-to-choose-parquet-for-spark-sql

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python处理大数据表格

“垃圾进，垃圾出”说明了如果将错误的、无意义的数据输入计算机系统，计算机自然也一定会输出错误数据、无意义的结果。...这个文件格式在HDFS也被称为parquet。这里有个巨大的csv类型的文件。在parquet里会被切分成很多的小份，分布于很多节点上。因为这个特性，数据集可以增长到很大。...三、PySpark Pyspark是个Spark的Python接口。这一章教你如何使用Pyspark。...3.4 使用Pyspark读取大数据表格完成创建Cluster后，接下来运行PySpark代码，就会提示连接刚刚创建的Cluster。...读取csv表格的pyspark写法如下： data_path = "dbfs:/databricks-datasets/wine-quality/winequality-red.csv" df = spark.read.csv

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独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

安装完成时，Anaconda导航主页（Navigator Homepage）会打开。因为只是使用Python，仅需点击“Notebook”模块中的“Launch”按钮。...第二步：在Anaconda Prompt终端中输入“conda install pyspark”并回车来安装PySpark包。...在这篇文章中，处理数据集时我们将会使用在PySpark API中的DataFrame操作。...FILES# dataframe_parquet = sc.read.load('parquet_data.parquet') 4、重复值表格中的重复值可以使用dropDuplicates()函数来消除...write \ .save("Rankings_Descriptions.parquet") 当.write.save()函数被处理时，可看到Parquet文件已创建。

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PySpark实战：亿级爬虫数据的高效处理指南

当你的爬虫每天抓取千万级网页时，传统单机工具（如Pandas、Excel）很快会遇到内存不足和性能瓶颈。...jdbc").options( url=jdbc_url, dbtable="products", user="user", password="pass").load()# 从Parquet...加载（推荐存储格式）df_parquet = spark.read.parquet("hdfs://namenode:8020/data/products.parquet")三、核心处理流程1....内存管理调整分区数：df.repartition(200)（通常设为核心数的2-3倍）缓存策略： # 多次使用的DataFrame建议缓存 df.cache() # 内存不足时自动转为磁盘存储 #...执行计划优化# 查看执行计划（调试用）df.explain(True)# 强制广播小表（Join时）from pyspark.sql.functions import broadcastsmall_df

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Spark SQL

当用户向Hive输入一段命令或查询（即HiveQL 语句）时， Hive需要与Hadoop交互来完成该操作。...spark.read.parquet(“people.parquet”)：读取people.parquet文件创建DataFrame。...spark.read.format("parquet").load("people.parquet")：读取Parquet文件people.parquet创建DataFrame。...当无法提前获知数据结构时，就需要采用编程方式定义RDD模式。...另外，解决一下在运行上述代码时，可能出现的问题：很显然，上图中运行代码时抛出了异常。这是因为与MySQL数据库的SSL连接失败了，我们只需要将数据源的URL后面添加**?

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Structured Streaming

Spark Streaming只能实现秒级的实时响应，而Structured Streaming由于采用了全新的设计方式，采用微批处理模型时可以实现100毫秒级别的实时响应，采用持续处理模型时可以支持毫秒级的实时响应...（一）实现步骤 1、步骤一：导入pyspark模块导入PySpark模块，代码如下： from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions...（3）latestFirst：是否优先处理最新的文件，当有大量文件积压时，设置为True可以优先处理新文件，默认为False。...因为Socket源使用内存保存读取到的所有数据，并且远端服务不能保证数据在出错后可以使用检查点或者指定当前已处理的偏移量来重放数据，所以，它无法提供端到端的容错保障。...-76560699f6f5-c000.snappy.parquet part-00000-dde601ad-1b49-4b78-a658-865e54d28fb7-c000.snappy.parquet

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PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

df = spark.read.json("PyDataStudio/zipcodes.json") df.printSchema() df.show() 当使用 format("json") 方法时，...df2.write.json("/PyDataStudio/spark_output/zipcodes.json") 编写 JSON 文件时的 PySpark 选项在编写 JSON 文件时，可以使用多个选项...或 error – 这是文件已存在时的默认选项，它返回错误 df2.write.mode('Overwrite') \ .json("/PyDataStudio/spark_output...PyDataStudio/zipcodes.json") df_with_schema.printSchema() df_with_schema.show() # Create a table from Parquet...write Parquet File df2.write.mode('Overwrite').json("/PyDataStudio/spark_output/zipcodes.json") 相关阅读

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Spark Parquet详解

16 15 82.5 77.0 在统计信息存放位置上，由于统计信息通常是针对某一列的，因此列式存储直接放到对应列的最后方或者最前方即可，行式存储需要单独存放；针对统计信息的耗时主要体现在数据插入删除时的维护更新上...，此处如果是插入姓名列，那就没有比较的必要，只有年龄列会进行此操作，同样对于年龄列进行删除操作后的更新时，只需要针对该列进行遍历即可，这在数据维度很大的情况下可以缩小N（N为数据列数）倍的查询范围；数据架构...格式文件最后给出Python使用Pandas和pyspark两种方式对Parquet文件的操作Demo吧，实际使用上由于相关库的封装，对于调用者来说除了导入导出的API略有不同，其他操作是完全一致的；...pyspark: from pyspark import SparkContext from pyspark.sql.session import SparkSession ss = SparkSession...(sc) ss.read.parquet('parquet_file_path') # 默认读取的是hdfs的file pyspark就直接读取就好，毕竟都是一家人。。。。

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0570-如何在CDH集群上部署Python3.6.1环境及运行Pyspark作业

4 pyspark命令测试 1.获取kerberos凭证 ?...5 提交一个Pyspark作业这个demo主要使用spark2-submit提交pyspark job，模拟从hdfs中读取数据，并转换成DateFrame，然后注册为临时表并执行SQL条件查询，将查询结果输出到...因为生成的是parquet文件，它是二进制文件，无法直接使用命令查看，所以我们可以在pyspark上验证文件内容是否正确....我们上面使用spark2-submit提交的任务使用sql查询条件是3到4岁，可以看到在pyspark2上查询的数据是在这个区间的数据 parquetFile = sqlContext.read.parquet...推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。

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大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

但处理大型数据集时，需过渡到PySpark才可以发挥并行计算的优势。本文总结了Pandas与PySpark的核心功能代码段，掌握即可丝滑切换。...版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容图片Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，...中可以指定要分区的列：df.partitionBy("department","state").write.mode('overwrite').csv(path, sep=';')注意 ②可以通过上面所有代码行中的 parquet...更改 CSV 来读取和写入不同的格式，例如 parquet 格式数据选择 - 列 Pandas在 Pandas 中选择某些列是这样完成的： columns_subset = ['employee',...另外，大家还是要基于场景进行合适的工具选择：在处理大型数据集时，使用 PySpark 可以为您提供很大的优势，因为它允许并行计算。如果您正在使用的数据集很小，那么使用Pandas会很快和灵活。

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大数据处理：Pandas+Spark 高效分析海量数据

核心优势：分布式计算：支持TB/PB级数据处理，适配集群环境；内存计算：重复操作时无需重复读写磁盘，速度远超传统MapReduce；多数据源兼容：支持HDFS、Hive、MySQL、CSV、Parquet...代码示例：Spark基本操作 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, avg # 1....代码示例：Spark与Pandas数据转换 from pyspark.sql import SparkSession import pandas as pd # 1....实现步骤 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, avg, count, desc import...格式，比CSV更高效） df_spark = spark.read.parquet("hdfs://cluster/ecommerce/order_data.parquet") # 步骤2：Spark

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【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

实际上，Spark调度器会创建出用于计算Action操作的RDD物理执行计划，当它从最终被调用Action操作的RDD时，向上回溯所有必需计算的RDD。...内存管理 RDD存储(60%) 调用persisit()或cahe()方法时，RDD的分区会被存储到缓存区中。...import HiveContext,Row 4 #当不能引入Hive依赖时 5 from pyspark.sql import SQLContext,Row 6 #创建SQL上下文环境 7...使用的是内存式的列式存储，即Parquet格式，不仅节约了缓存时间，而且尽可能的减少了后续查询中针对某几个字段时的数据读取。...顺便也可以和PySpark做机器学习做一下对比：D

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如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业

-45 ec2-user]# conda create --unknown --offline -n py3 python=3.5 [7hunn65yq0.jpeg] 注意：这里创建python3环境时使用了离线模式...4.pyspark命令测试 ---- 1.获取kerberos凭证 [fnpj7s1qzg.jpeg] 2.使用Pyspark命令测试 x = sc.parallelize(1,2,3) y = x.flatMap...5.查看生成的文件，如下图： [1ysa7xbhsj.jpeg] 因为生成的是parquet文件，它是二进制文件，无法直接使用命令查看，所以我们可以在pyspark上验证文件内容是否正确....我们上面使用spark-submit提交的任务使用sql查询条件是13到19岁，可以看到在pyspark上查询的数据是在这个区间的数据 parquetFile = sqlContext.read.parquet...icivfd8y04.jpeg] 3.使用Yarn查看作业是否运行成功 [fdyyy41l22.jpeg] 4.验证MySQL表中是否有数据 [1h2028vacw.jpeg] 注意：这里将数据写入MySQL时需要在环境变量中加载

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数据湖 vs 数据仓库：你家到底该买冰箱还是建个地下室？

很多企业在选择时都会纠结：到底是买个冰箱（数据仓库），还是挖个地下室（数据湖）？这篇文章就来剖析它们的区别、适用场景以及如何结合使用，并用代码示例加深理解。2....数据湖：一口气吞下所有数据数据湖是一个存储原始数据的大池子，支持各种数据格式，包括 JSON、Parquet、CSV、音视频等。数据湖的核心特点是存储成本低、数据保真度高，但查询性能较差。...3.1 数据湖的应用场景机器学习训练数据存储海量日志数据存储需要存储各种数据格式的应用3.2 数据湖示例（使用 Apache Spark 读取数据湖中的数据）from pyspark.sql import...格式的数据湖数据df = spark.read.parquet("s3://your-datalake-bucket/raw-data/")# 展示部分数据df.show()4....5.1 湖仓一体架构示例（Delta Lake）from delta import *from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession.builder

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别说你会用Pandas

说到Python处理大数据集，可能会第一时间想到Numpy或者Pandas。这两个库使用场景有些不同，Numpy擅长于数值计算，因为它基于数组来运算的，数组在内存中的布局非常紧凑，所以计算能力强。...你可以同时使用Pandas和Numpy分工协作，做数据处理时用Pandas，涉及到运算时用Numpy，它们的数据格式互转也很方便。...其次你可以考虑使用用Pandas读取数据库（如PostgreSQL、SQLite等）或外部存储（如HDFS、Parquet等），这会大大降低内存的压力。...PySpark提供了类似Pandas DataFrame的数据格式，你可以使用toPandas() 的方法，将 PySpark DataFrame 转换为 pandas DataFrame，但需要注意的是...其次，PySpark采用懒执行方式，需要结果时才执行计算，其他时候不执行，这样会大大提升大数据处理的效率。

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Spark2.x新特性的介绍

统一，dataframe只是dataset[Row]的类型别名 SparkSession：统一SQLContext和HiveContext，新的上下文入口为SparkSession开发的一种新的流式调用的...最小略图性能通过whole-stage code generation（全流程代码生成）技术将spark sql和dataset的性能提升2~10倍通过vectorization（向量化）技术提升parquet...pipeline 基于dataframe的api，支持更多算法，包括二分kmeans、高斯混合、maxabsscaler等 spark R支持mllib算法，包括线性回归、朴素贝叶斯、kmeans、多元回归等 pyspark...支持使用dataframe风格的api进行流式计算操作 catalyst引擎能够对执行计划进行优化基于dstream的api支持kafka 0.10版本依赖管理、打包和操作不再需要在生产环境部署时打包...文件时，summary文件默认不会写了，需要开启参数来启用 spark mllib中，基于dataframe的api完全依赖于自己，不再依赖mllib包过期的API mesos的细粒度模式 java

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在统一的分析平台上构建复杂的数据管道

我们的数据工程师一旦将产品评审的语料摄入到 Parquet (注：Parquet是面向分析型业务的列式存储格式)文件中, 通过 Parquet 创建一个可视化的 Amazon 外部表, 从该外部表中创建一个临时视图来浏览表的部分...from pyspark.ml import * from pyspark.ml.feature import * from pyspark.ml.feature import Bucketizer from...pyspark.ml.classification import * from pyspark.ml.tuning import * from pyspark.ml.evaluation import...在我们的示例中，RunNotebooks使用参数化参数调用流中的每个笔记本。...当复杂的数据管道时，当由不同的人物角色构建的无数笔记本可以作为一个单一且连续的执行单元来执行时，它们一起变得高效。

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Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame

Spark SQL中，SQLContext、HiveContext都是用来创建DataFrame和Dataset主要入口点，二者区别如下：数据源支持：SQLContext支持的数据源包括JSON、Parquet...而SQLContext只支持JSON、Parquet、JDBC等几种常用的数据格式。...3 数据分析选型：PySpark V.S R 语言数据规模：如果需要处理大型数据集，则使用PySpark更为合适，因为它可以在分布式计算集群上运行，并且能够处理较大规模的数据。...例如，在进行RDD和DataFrame之间的转换时，如果不导入spark.implicits...._等包，并通过调用toDF()方法将RDD转换为DataFrame。而有了导入spark.implicits._后，只需要直接调用RDD对象的toDF()方法即可完成转换。

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Parquet 和 ORC 到底有啥区别？别再云里雾里了，咱今天把列式存储聊明白！

Parquet和ORC到底有啥区别？别再云里雾里了，咱今天把列式存储聊明白！大家好，我是你们熟悉的Echo_Wish。最近后台私信问我：“师傅，Parquet和ORC到底该怎么选？...今天，咱就从工程师视角把列式存储的核心逻辑+Parquet/ORC内部机制+选型建议讲得明明白白。保证你看完之后，能在开技术会时拍着桌子说：“这个任务我们必须选ORC！”...三、Parquet内部结构：字段式的精致主义者Parquet的结构非常“分层、规整、易扩展”。...└─Footer(Schema+Metadata)关键点：1）以RowGroup为单位组织数据一个RowGroup通常128MB~1GB大数据引擎读取时可以并发处理多个RowGroup2）每列的数据独立压缩每列可以不同编码...代码示例（PySpark写入Parquet）展开代码语言：PythonAI代码解释df.write.mode("overwrite").parquet("/tmp/parquet_demo")四、ORC

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