sparkread.parquet

Spark中读取Parquet文件可以使用`spark.read.parquet()`方法。这个方法会返回一个DataFrame对象，你可以对其执行各种操作和转换。

以下是一个示例代码，展示了如何使用`spark.read.parquet()`方法读取Parquet文件：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Read Parquet") \
    .getOrCreate()

# 读取Parquet文件
df = spark.read.parquet("path/to/your/parquet/file.parquet")

# 执行其他操作...

在上面的代码中，你需要将`path/to/your/parquet/file.parquet`替换为你实际的Parquet文件路径。然后，你就可以对`df`进行各种操作，如过滤、聚合、转换等。

希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

spark.read.parquet

spark.read.parquet是Spark中用于读取Parquet格式文件的API。Parquet是一种列式存储格式，可以高效地存储和处理大规模数据。Spark支持读取和写入Parquet格式文件，可以通过spark.read.parquet读取Parquet文件并将其转换为DataFrame。

python 解压.snappy.parquet

要解压.snappy.parquet文件，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了python-snappy和pyarrow这两个库。你可以使用以下命令进行安装：\[1\]

   pip install python-snappy
   pip install pyarrow

2. 下载源码并编译打包，找到模块文件的target/datax/plugin/reader/hdfsreader.zip文件。将该文件解压到datax安装目录的${DATAX_HOME}/plugin/reader/下。请注意提前备份原有的hdfsreader插件，以防出现问题时可以回滚。\[2\]

3. 配置datax job，确保你的datax job中已经正确配置了相关的参数和路径。

4. 在代码中使用相应的库来解压.snappy.parquet文件。你可以使用python-snappy库来解压snappy压缩的数据，然后使用pyarrow库来读取和处理parquet文件。具体的代码开发步骤可以参考相关的文档和资料。\[3\]

总结起来，要解压.snappy.parquet文件，你需要安装python-snappy和pyarrow库，然后根据具体的需求进行代码开发和配置。希望这些信息对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [成功解决RuntimeError: Decompression ‘SNAPPY‘ not available. Options: [‘GZIP‘, ‘UNCOMPRESSED‘]](https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/109662915)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Datax插件二次开发之HdfsReader支持parquet](https://blog.csdn.net/qq_34599449/article/details/122735299)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]