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Seit August 2015 unterstützt Parquet die Big-Data-Verarbeitungsframeworks wie Apache Hive, Apache Drill, Apache Impala, Apache Crunch, Apache Pig, Cascading, Presto und Apache Spark. Da es darum ging, es mit dem Parkettboden in Einklang zu bringen, ist diese Ordnung entstanden. In der Haupthalle befand sich ein wunderschöner Eichenparkettboden, und alles war absolut von der luxuriösesten Art. Im Moment sind sie noch unpopulär, aber landhausdiele eiche weiß geölt wenn Holz verfügbar ist, sollten wir sie bedecken und so den Bewohnern ländlicher Hütten einen Parkettboden geben. Die #r-Direktive kann in F# Interactive, C# Scripting und .NET Interactive verwendet werden. Kopieren Sie dies in das interaktive Tool oder den Quellcode des Skripts, um auf das Paket zu verweisen.
- Implementierungen dürfen keine Werte schreiben, die größer sind als in der Anmerkung erlaubt.
- Das Elementfeld kodiert den Elementtyp und die Wiederholung der Liste.
- Bei kleinen Ganzzahlen ist die Speicherung effizienter, wenn mehrere Ganzzahlen in denselben Speicherplatz gepackt werden.
- Parquet ist in mehreren Sprachen verfügbar, darunter Java, C++, Python usw..
Als spaltenförmiges Datenspeicherformat bietet es mehrere Vorteile gegenüber zeilenbasierten Formaten für analytische Workloads. Die Wahl des Datenformats kann erhebliche Auswirkungen auf die Abfrageleistung und die Kosten haben, daher ist es wichtig, die Unterschiede zwischen Apache Parquet und anderen Dateiformaten zu kennen. Logische Typen werden verwendet, um die Typen, die mit Parquet gespeichert werden können, zu erweitern, indem angegeben wird, wie die primitiven Typen interpretiert werden sollen. Dadurch wird die Menge der primitiven Typen auf ein Minimum reduziert und die effizienten Kodierungen von Parquet wiederverwendet. Zum Beispiel werden Zeichenketten als Byte-Arrays mit einer UTF8-Anmerkung gespeichert.
Wie Man Die Beste Site-Leistung Erhält
Verschachtelte Daten - siehe Todos unten für eine vollständige Liste. Abgesehen davon ist parquet-python in der Lage, alle Datendateien aus dem parquet-compatabilityproject zu lesen. Der Hauptvorteil von CSV gegenüber Avro liegt in der Tatsache, dass es sich um ein textbasiertes Dateiformat handelt. Dadurch ist es leichter lesbar, was den Austausch kleinerer Dateien mit Personen erleichtert, die mit den Daten nicht vertraut sind, z. Viele Kompressionscodecs sind effektiver, wenn sie ähnliche Daten komprimieren. Das spaltenförmige Format von Parquet bedeutet, dass Spalten mit ähnlichen Daten zusammen komprimiert werden können, was zu einer höheren Effizienz führt.
Die Dateien merken sich, welche Spalten numerisch sind, welche kategorisch usw. Usw., so dass Sie beim erneuten Laden Ihrer Daten sicher sein können, dass sie genauso aussehen wie beim Speichern. Wenn es mehrere Schlüssel-Wert-Paare für denselben Schlüssel gibt, muss der letzte Wert für diesen Schlüssel der letzte Wert sein. Andere Werte können ignoriert oder in der Reihenfolge ihrer Kodierung in den Map-Container eingefügt werden.
Weitere Lektüre
Es gibt jedoch eine spezielle Klasse von Parkettmatrizen, bei denen die Inverse der Matrix die inverse Transformation induziert. Es gibt jedoch eine Klasse von Parkettmatrizen, deren Inversen Parkett sind, und diese Inversen induzieren die inversen Transformationen. Außerdem zeigen wir, dass jede Transformation, die durch eine allgemeine Parkettmatrix induziert wird, einen Faktor in dieser speziellen Klasse hat.
Parkett Kaufen
Aus Gründen der Abwärtskompatibilität sollte eine mit MAP_KEY_VALUE annotierte Gruppe, die nicht in einer MAP-annotierten Gruppe enthalten ist, wie eine MAP-annotierte Gruppe behandelt werden. Die folgenden Beispiele zeigen zwei der möglichen Listen von String-Werten. LIST wird verwendet, um Typen zu annotieren, die als Listen interpretiert werden sollen. TIME mit der Einheit NANOS wird für die Genauigkeit einer Nanosekunde verwendet.