python读取hdfs上的parquet文件方式

为了让大家更好地了解 python 读取 HDFS 上的 Parquet 文件的方式，我们需要先介绍一些基础知识。

首先，我们需要知道 Parquet 文件是一种列式存储文件格式，它能够快速高效地读取大型数据，另外，它也使用了压缩算法来减小文件大小，从而提高存储效率。

接着，我们需要知道 HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个高可靠、高可扩展的分布式文件系统，HDFS 通过将大文件划分成一个个块（Block）的方式来进行管理。每个块的大小默认为 64MB，且同一个块会被多个数据节点存储，这样就保证了数据的高可靠性和可扩展性。

有了这些前置知识，我们就可以开始讲解 Python 如何读取 HDFS 上的 Parquet 文件了。

首先，我们可以使用 PyArrow 库来读取 Parquet 文件。PyArrow 是 Apache Arrow 的 Python 实现，它支持快速高效地读取、写入多种文件格式，其中就包括 Parquet 文件。

以下是读取 HDFS 上的 Parquet 文件的示例代码：

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

# 创建 HDFS 文件系统
fs = pa.hdfs.connect('hdfs://localhost:8020')

# 读取 HDFS 上的 Parquet 文件
table = pq.read_table('hdfs://localhost:8020/path/to/parquet/file', filesystem=fs)

# 将 Parquet 文件转换为 Pandas DataFrame
df = table.to_pandas()

在这个示例代码中，我们首先使用 pyarrow.hdfs.connect() 方法创建了一个 HDFS 文件系统对象 fs，接着使用 pyarrow.parquet.read_table() 方法读取了 HDFS 上的 Parquet 文件，并将其转换为 Arrow Table 对象 table。最后，我们使用 to_pandas() 方法将 Arrow Table 对象转换为 Pandas DataFrame。

除了使用 PyArrow 库读取 Parquet 文件外，我们还可以使用 HDFS API 直接读取 HDFS 上的文件。以下是使用 HDFS API 读取 Parquet 文件的示例代码：

from pyarrow import hdfs

# 创建 HDFS 文件系统
fs = hdfs.connect('localhost', 8020)

# 读取 HDFS 上的 Parquet 文件
with fs.open('/path/to/parquet/file', 'rb') as f:
    # 读取文件并转换为 Arrow Table 对象
    table = pq.read_table(f)

# 将 Arrow Table 转换为 Pandas DataFrame
df = table.to_pandas()

在这个示例代码中，我们首先使用 pyarrow.hdfs.connect() 方法创建了一个 HDFS 文件系统对象 fs，接着使用 HDFS API 的 hdfs.open() 方法读取了 HDFS 上的 Parquet 文件，并将其转换为 Arrow Table 对象 table。最后，我们使用 to_pandas() 方法将 Arrow Table 对象转换为 Pandas DataFrame。

以上就是 Python 读取 HDFS 上的 Parquet 文件的完整攻略，希望能对大家有所帮助。