用 Python 定义 Schema 并生成 Parquet 文件详情

下面是使用 Python 定义 Schema 并生成 Parquet 文件的攻略：

什么是 Schema？

在计算机科学中，Schema 通常指数据库中表或文档存储的结构定义，它描述了数据的存储方式、类型、键值对等信息。

在 Parquet 文件中，Schema 则描述了文件的列名、数据类型、编码方式等信息。Parquet 文件用于存储海量的结构化数据，例如日志、电商数据、金融数据等。

如何使用 Python 定义 Schema？

Parquet 文件可使用多种编程语言进行生成和读取，其中 Python 提供了 pyarrow 库来方便地读写 Parquet 文件。下面是使用 Python 定义 Parquet Schema 的步骤：

1. 导入 pyarrow 库：

import pyarrow as pa

1. 定义列名和数据类型：

# 定义 Schema
schema = pa.schema([
    ('name', pa.string()),
    ('age', pa.int32()),
    ('email', pa.string()),
    ('phone', pa.int64())
])

上述代码中，我们定义了一个包含 4 列的 Schema，每列的类型分别为 string、int32、string、int64。

如何使用 Python 生成 Parquet 文件？

在定义好 Schema 后，我们可以通过 pyarrow 库创建一个 Parquet 文件，只需要指定文件名、Schema 和数据就可以了。下面是生成 Parquet 文件的步骤：

1. 创建一个 Parquet 文件：

# 创建 Parquet 文件
filename = 'user_info.parquet'
outfile = pa.parquet.ParquetWriter(filename, schema)

1. 向文件中写入数据：

# 写入数据
outfile.write_table(pa.Table.from_arrays([
    pa.array(['Alice', 'Bob', 'Charlie']),
    pa.array([25, 30, 35]),
    pa.array(['[e-mail]', '[e-mail]', '[e-mail]']),
    pa.array([9876543210, 1234567890, 2345678901])
], schema=schema))

上述代码中，我们向 Parquet 文件中写入了 3 条记录，每条记录包含了 name、age、email 和 phone 四个字段的数据。

示例说明

示例一：生成一个空的 Parquet 文件

下面是一个生成一个空的 Parquet 文件的示例：

import pyarrow as pa

# 定义空 Schema
schema = pa.schema([])

# 创建 Parquet 文件
filename = 'empty_file.parquet'
outfile = pa.parquet.ParquetWriter(filename, schema)

# 关闭文件
outfile.close()

示例二：生成包含多个数组的 Parquet 文件

下面是一个生成包含多个数组的 Parquet 文件的示例：

import pyarrow as pa

# 定义包含多个数组的 Schema
schema = pa.schema([
    ('name', pa.string()),
    ('age', pa.int32()),
    ('weight', pa.float64()),
    ('height', pa.float64())
])

# 定义多个实例数组
name_arr = pa.array(['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'])
age_arr = pa.array([25, 30, 35, 40, 45])
weight_arr = pa.array([60.5, 70.2, 80.0, 90.5, 100.0])
height_arr = pa.array([1.65, 1.73, 1.80, 1.85, 1.90])

# 创建 Parquet 文件
filename = 'person_info.parquet'
outfile = pa.parquet.ParquetWriter(filename, schema)

# 写入数据
table = pa.Table.from_arrays([name_arr, age_arr, weight_arr, height_arr], schema=schema)
outfile.write_table(table)

# 关闭文件
outfile.close()

上述代码中，我们定义了一个包含 4 个列的 Schema，并定义了 4 个实例数组，分别包含了 5 条数据。最后我们通过 from_arrays 函数将这四个数组合并成一个 table，然后将这个 table 写入 Parquet 文件中。