写入Parquet文件要使用的 Apache Parquet的maven引入依赖

您可以在您的 Maven 项目中添加以下依赖项来使用 Apache Parquet：

<dependency>
  <groupId>org.apache.parquet</groupId>
  <artifactId>parquet-hadoop</artifactId>
  <version>1.12.</version>
</dependency>

这将允许您在 Java 代码中使用 Parquet API 来读取和写入 Parquet 文件。

相关问题

使用springboot将execl文件转换为parquet文件简单示例并将需要的maven依赖和版本都发出来

你好，关于使用Spring Boot将Excel文件转换为Parquet文件的示例，可以参考以下代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetWriter;
import org.apache.parquet.hadoop.metadata.CompressionCodecName;
import org.apache.parquet.schema.MessageType;
import org.apache.parquet.schema.MessageTypeParser;
import org.apache.parquet.schema.Types;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.util.ResourceUtils;

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@SpringBootApplication
public class ExcelToParquetApplication {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        SpringApplication.run(ExcelToParquetApplication.class, args);

        // 读取Excel文件
        File file = ResourceUtils.getFile("classpath:test.xlsx");
        FileInputStream inputStream = new FileInputStream(file);

        // 定义Parquet文件的Schema
        MessageType schema = MessageTypeParser.parseMessageType(
                "message test {\n" +
                        "  required binary name (UTF8);\n" +
                        "  required int32 age;\n" +
                        "}"
        );

        // 定义Parquet文件的输出路径
        Path outputPath = new Path("test.parquet");

        // 定义Parquet文件的压缩方式
        CompressionCodecName codec = CompressionCodecName.SNAPPY;

        // 定义Parquet文件的写入器
        ParquetWriter writer = new ParquetWriter(
                outputPath,
                ParquetWriter.DEFAULT_WRITER_VERSION,
                new Configuration(),
                schema,
                codec,
                ParquetWriter.DEFAULT_BLOCK_SIZE,
                ParquetWriter.DEFAULT_PAGE_SIZE,
                ParquetWriter.DEFAULT_PAGE_SIZE,
                ParquetWriter.DEFAULT_IS_DICTIONARY_ENABLED,
                ParquetWriter.DEFAULT_IS_VALIDATING_ENABLED
        );

        // 读取Excel文件中的数据，并写入Parquet文件
        List<Row> rows = readExcel(inputStream);
        for (Row row : rows) {
            writer.write(row);
        }

        // 关闭Parquet文件的写入器
        writer.close();
    }

    // 读取Excel文件中的数据
    private static List<Row> readExcel(FileInputStream inputStream) {
        // TODO: 实现读取Excel文件中的数据
        return new ArrayList<>();
    }
}

关于需要的Maven依赖和版本，可以参考以下代码：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.5.5</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>3.3.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.parquet</groupId>
        <artifactId>parquet-hadoop</artifactId>
        <version>1.12.</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.parquet</groupId>
        <artifactId>parquet-protobuf</artifactId>
        <version>1.12.</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.parquet</groupId>
        <artifactId>parquet-schema</artifactId>
        <version>1.12.</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.parquet</groupId>
        <artifactId>parquet-column</artifactId>
        <version>1.12.</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.parquet</groupId>
        <artifactId>parquet-common</artifactId>
        <version>1.12.</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.parquet</groupId>
        <artifactId>parquet-encoding</artifactId>
        <version>1.12.</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.parquet</groupId>
        <artifactId>parquet-format</artifactId>
        <version>2.4.</version>
    </dependency>
</dependencies>

希望能对你有所帮助。

java 读写parquet

Java读写Parquet文件可以使用Apache Parquet库。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Java读取和写入Parquet文件：

1. 首先，确保你已经添加了Apache Parquet库的依赖。可以在Maven项目中添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.apache.parquet</groupId>
    <artifactId>parquet-avro</artifactId>
    <version>1.12.0</version>
</dependency>

2. 读取Parquet文件：

import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.parquet.avro.AvroParquetReader;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetReader;

public class ParquetReaderExample {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            Path path = new Path("path/to/parquet/file.parquet");
            ParquetReader<GenericRecord> reader = AvroParquetReader.<GenericRecord>builder(path).build();
            GenericRecord record;
            while ((record = reader.read()) != null) {
                // 处理每一行数据
                System.out.println(record);
            }
            reader.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

3. 写入Parquet文件：

import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.parquet.avro.AvroParquetWriter;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetWriter;
import org.apache.parquet.hadoop.metadata.CompressionCodecName;

public class ParquetWriterExample {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            Path path = new Path("path/to/output/file.parquet");
            Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("path/to/schema.avsc"));
            ParquetWriter<GenericRecord> writer = AvroParquetWriter.<GenericRecord>builder(path)
                    .withSchema(schema)
                    .withCompressionCodec(CompressionCodecName.SNAPPY)
                    .build();
            GenericRecord record = new GenericData.Record(schema);
            // 设置record的字段值
            record.put("field1", "value1");
            record.put("field2", 123);
            writer.write(record);
            writer.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

请注意，上述示例中的路径需要根据实际情况进行替换。另外，读取Parquet文件时，你可能需要根据实际的Avro模式对读取的记录进行处理。