Parquet文件

Parquet是一种柱状(columnar)格式,可以被许多其它的数据处理系统支持。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。

加载数据

  1. // sqlContext from the previous example is used in this example.
  2. // createSchemaRDD is used to implicitly convert an RDD to a SchemaRDD.
  3. import sqlContext.createSchemaRDD
  4. val people: RDD[Person] = ... // An RDD of case class objects, from the previous example.
  5. // The RDD is implicitly converted to a SchemaRDD by createSchemaRDD, allowing it to be stored using Parquet.
  6. people.saveAsParquetFile("people.parquet")
  7. // Read in the parquet file created above. Parquet files are self-describing so the schema is preserved.
  8. // The result of loading a Parquet file is also a SchemaRDD.
  9. val parquetFile = sqlContext.parquetFile("people.parquet")
  10. //Parquet files can also be registered as tables and then used in SQL statements.
  11. parquetFile.registerTempTable("parquetFile")
  12. val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age >= 13 AND age <= 19")
  13. teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

配置

可以在SQLContext上使用setConf方法配置Parquet或者在用SQL时运行SET key=value命令来配置Parquet。

Property Name Default Meaning
spark.sql.parquet.binaryAsString false 一些其它的Parquet-producing系统,特别是Impala和其它版本的Spark SQL,当写出Parquet模式的时候,二进制数据和字符串之间无法区分。这个标记告诉Spark SQL将二进制数据解释为字符串来提供这些系统的兼容性。
spark.sql.parquet.cacheMetadata true 打开parquet元数据的缓存,可以提高静态数据的查询速度
spark.sql.parquet.compression.codec gzip 设置写parquet文件时的压缩算法,可以接受的值包括:uncompressed, snappy, gzip, lzo
spark.sql.parquet.filterPushdown false 打开Parquet过滤器的pushdown优化。因为已知的Paruet错误,这个特征默认是关闭的。如果你的表不包含任何空的字符串或者二进制列,打开这个特征仍是安全的
spark.sql.hive.convertMetastoreParquet true 当设置为false时,Spark SQL将使用Hive SerDe代替内置的支持