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Wenn die Spalte die physikalischen Typen int32 oder int64 verwendet, dann ergibt ein vorzeichenbehafteter Vergleich der Integer-Werte die richtige Reihenfolge. Wenn der physikalische Typ fest ist, kann die korrekte Reihenfolge durch Umkehrung des höchstwertigen Bits im ersten Byte und anschließenden vorzeichenlosen byteweisen Vergleich hergestellt werden. INT_8, INT_16 und INT_32 müssen einen primitiven int32-Typ undINT_64 einen primitiven int64-Typ bezeichnen. INT_32 und INT_64 werden von den primitiven Typen int32 und int64 impliziert, wenn keine andere Anmerkung vorhanden ist, und sollten als optional betrachtet werden. INT, INT und INT müssen einen primitiven int32-Typ undINT einen primitiven int64-Typ kennzeichnen. INT und INT werden durch die primitiven Typen int32 und int64 impliziert, wenn keine andere Anmerkung vorhanden ist, und sollten als optional betrachtet werden.
- Apache Avro-Dateien haben das Schema der Datensätze in die Datei eingebettet.
- Parquet-python ist über PyPi verfügbar und kann mitpip install parquet installiert werden.
- Dadurch können Engines ganze Segmente oder ganze Dateien überspringen, je nachdem, welchen Teil des Datensatzes der Auftrag sucht.
- In manchen Kontexten bedeutet dies, dass er auf UTC normalisiert ist und als Zeitpunkt fungiert.
- Dask dataframe bietet eine to_parquet()-Funktion und eine Methode zum Schreiben von Parquet-Dateien.
Diese Pfade können lokal sein oder auf ein entferntes Dateisystem zeigen, indem dem Pfad ein Protokoll vorangestellt wird. Beim Schreiben von Daten sollten für diesen Typ keine Min/Max-Statistiken gespeichert werden, und wenn solche nicht konformen Statistiken beim Lesen gefunden werden, müssen sie ignoriert werden. Beim Lesen müssen unbekannte Einheiten als nicht unterstützte Merkmale behandelt werden.
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Diese Strategie funktioniert gut für bestimmte Arten von Integer-Daten und landhausdielen lässt sich gut mit der Wörterbuchkodierung kombinieren. Parquet ist so aufgebaut, dass es flexible Komprimierungsoptionen und effiziente Kodierungsverfahren unterstützt. Da der Datentyp für jede Spalte recht ähnlich ist, ist die Komprimierung jeder Spalte einfach. Die Daten können unter Verwendung eines der verschiedenen verfügbaren Codecs komprimiert werden, so dass verschiedene Dateien unterschiedlich komprimiert werden können. Spart Speicherplatz in der Cloud durch hocheffiziente spaltenweise Komprimierung und flexible Kodierungsschemata für Spalten mit unterschiedlichen Datentypen. Dask dataframe bietet eine to_parquet()-Funktion und eine Methode zum Schreiben von Parquet-Dateien.
Linux, Windows und Mac sind Bürger erster Klasse, funktionieren aber auch überall dort, wo .NET läuft. Es gibt keine Abhängigkeiten von Bibliotheken Dritter oder von nativem Code. Bietet sowohl Low-Level-Zugriff auf Apache Parquet-Dateien als auch High-Level-Utilities für den traditionellen und verständlichen zeilenbasierten Zugriff.
Weitere Lektüre
Parquet-Dateien können langsamer geschrieben werden als zeilenbasierte Dateiformate, vor allem weil sie Metadaten über den Dateiinhalt enthalten. Für analytische Zwecke werden diese langsameren Schreibzeiten durch schnelle Lesezeiten mehr als wettgemacht. Bei binären und festen Byte-Arrays muss die nicht skalierte Zahl als Zweierkomplement in Big-Endian-Byte-Reihenfolge kodiert werden.
Parkett Kaufen
Bitte beachten Sie jedoch, dass Tempo durch die Aktivierung des Parquet-Blockformats mehr CPU- und Speicherressourcen benötigt als zuvor. Die Speicherung von Ganzzahlen erfolgt in der Regel mit 32 oder 64 Bit pro Ganzzahl. Bei kleinen Ganzzahlen ist die Speicherung effizienter, wenn mehrere Ganzzahlen in denselben Speicherplatz gepackt werden.