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文檔簡介

Parquet文件SparkSQL-Parquet文件示例/01SparkSQL-Parquet文件SparkSQL-Parquet文件Parquet是一種柱狀格式，由許多數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)支持。具有柱狀存儲的優(yōu)點如下:1、列存儲限制IO操作。2、列式存儲可以獲取您需要訪問的特定列。3、列式存儲占用更少的空間。4、列式存儲提供更好的摘要數(shù)據(jù)，并遵循類型特定的編碼。SparkSQL提供對讀取和寫入自動捕獲原始數(shù)據(jù)模式的鑲木地板文件的支持。像JSON數(shù)據(jù)集一樣，parquet文件遵循相同的過程。讓我們再看一下名為employee.parquet的員工記錄數(shù)據(jù)放在spark-shell正在運行的同一目錄中的相同示例。/02示例

給定數(shù)據(jù)-不要將員工記錄的輸入數(shù)據(jù)轉換為鑲木地板格式。我們使用以下命令將RDD數(shù)據(jù)轉換為Parquet文件。

放置employee.json文檔，我們在之前的示例中用作輸入文件。示例（一）

無法顯示拼貼文件。它是一個目錄結構，您可以在當前目錄中找到它。如果要查看目錄和文件結構，請使用以下命令。

以下命令用于讀取，注冊到表以及對其應用一些查詢。

打開SparkShell

使用以下示例啟動Sparkshell示例（二）創(chuàng)建SQLContext對象

使用以下命令生成SQLContext。這里，sc表示SparkContext對象。從文本文件讀取輸入

通過使用以下語句從名為employee.parquet的parquet文件讀取數(shù)據(jù)來創(chuàng)建RDDDataFrame示例（三）示例（四）將DataFrame存儲到表中

使用以下命令將DataFrame數(shù)據(jù)存儲到名為employee的表中。在這個命令之后，我們可以應用所有類型的SQL語句。員工表已準備就緒?，F(xiàn)在讓我們使用SQLContext.sql（）方法在表上傳遞一些SQL查詢。

選擇DataFrame上的查詢

使用以下命令從employee表中選擇所有記錄。這里，我們使用變量allrecords來捕獲所有記錄數(shù)據(jù)。要顯示這些記錄，請調用show（）方法。要查看allrecords數(shù)據(jù)源的結果數(shù)據(jù)，請使用以下命令。要查看allrecords數(shù)據(jù)源的結果數(shù)據(jù)，請使用以下命令。輸出：

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