spark读写parquet

文件的方式有哪些？

Spark可以使用以下几种方式读写parquet文件：

1. 使用Spark SQL读写parquet文件：Spark SQL是Spark的一个模块，可以通过编写Spark SQL查询来读写parquet文件。

2. 使用DataFrame API读写parquet文件：Spark DataFrame API提供了一系列的读写parquet文件的API，可以通过简单的API调用进行读写操作。

3. 使用RDD读写parquet文件：Spark RDD API提供了一些方法来读写parquet文件，但不如使用DataFrame API方便。

以上三种方式都可以用来读写parquet文件，选择哪种方式取决于您的使用场景、个人偏好以及性能需求。

相关问题

读取parquet_Spark2.0入门：读写Parquet(DataFrame)

好的，我会为您介绍读取Parquet文件的方法。

在Spark 2.0中，读取Parquet文件非常简单。您可以使用SparkSession对象的read方法来读取Parquet文件。以下是读取Parquet文件的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("ReadParquet").getOrCreate()

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

# 显示数据
df.show()

在这个示例代码中，我们首先创建了一个SparkSession对象。然后，使用read方法读取Parquet文件，并将数据加载到DataFrame对象中。最后，我们使用show方法显示DataFrame中的数据。

如果需要读取多个Parquet文件，您可以将所有文件的路径作为参数传递给read方法。例如：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("ReadParquet").getOrCreate()

# 读取多个Parquet文件
df = spark.read.parquet("path/to/parquet/file1", "path/to/parquet/file2", "path/to/parquet/file3")

# 显示数据
df.show()

在这个示例代码中，我们使用了多个文件路径作为参数来读取多个Parquet文件。

希望这个简单的示例代码可以帮助您开始使用Spark 2.0来读取Parquet文件。

java使用sparksession读写parquet文件的示例及详解

首先，需要导入相关的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
    <version>2.4.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
    <version>2.4.0</version>
</dependency>

然后，可以使用以下代码来读取 parquet 文件：

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class ReadParquetFile {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建 SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("Read Parquet File")
                .master("local")
                .getOrCreate();

        // 读取 parquet 文件
        Dataset<Row> df = spark.read().parquet("path/to/parquet/file");

        // 显示数据
        df.show();

        // 停止 SparkSession
        spark.stop();
    }
}

其中，`spark.read().parquet("path/to/parquet/file")` 表示读取指定路径下的 parquet 文件。

接下来，可以使用以下代码将数据写入 parquet 文件：

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class WriteParquetFile {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建 SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("Write Parquet File")
                .master("local")
                .getOrCreate();

        // 创建数据
        Dataset<Row> df = spark.read().csv("path/to/csv/file");
        
        // 写入 parquet 文件
        df.write().parquet("path/to/parquet/file");

        // 停止 SparkSession
        spark.stop();
    }
}

其中，`df.write().parquet("path/to/parquet/file")` 表示将 DataFrame 写入指定路径下的 parquet 文件。

需要注意的是，parquet 文件是二进制格式的，不能直接使用文本编辑器进行查看和修改。如果需要查看文件内容，可以使用 Spark 或者其他支持 parquet 格式的工具。