spark write parquet与text 区别

在 Apache Spark 中，write.parquet 和 write.text 是两种不同的数据写入方式，主要用于将数据保存到不同的文件格式中，以下是它们的主要区别：

1. 数据存储格式

• Parquet：
  • Parquet 是一种列式存储格式，专为大规模数据分析优化。
  • 它支持复杂的数据结构（如嵌套类型）和高效的压缩编码（如 Snappy、Gzip）。
  • Parquet 文件包含元数据（如列的最小值/最大值、直方图等），有助于加速查询。
• Text：
  • Text 文件是基于行的存储格式，通常用于存储简单的文本数据。
  • 它不支持列式存储，也不包含元数据，因此查询性能较低。

2. 性能

• Parquet：
  • 列式存储使得 Parquet 在读取时可以只加载需要的列，大大减少了 I/O 操作。
  • 压缩率高，通常可以达到 70%-90% 的压缩效果。
  • 支持并行处理和分区存储，适合大规模分布式计算。
• Text：
  • 行式存储导致读取效率较低，尤其是对于大规模数据集。
  • 压缩率较低，文件大小通常比 Parquet 大。

3. 使用场景

• Parquet：
  • 适用于需要高效存储和快速查询的大规模数据分析。
  • 常用于数据仓库、数据湖等场景。
• Text：
  • 适用于简单的文本数据存储，例如日志文件。
  • 适合人类可读的文本数据，便于调试和查看。

4. 写入方式

• Parquet：
  • 使用 df.write.parquet("output.parquet")，支持多种参数配置，如分区、压缩方式等。
  • 可以通过 mode="overwrite" 或 mode="append" 控制写入模式。
• Text：
  • 使用 df.write.text("output.txt")，通常用于保存简单的字符串数据。

5. 数据类型支持

• Parquet：
  • 支持复杂的数据类型（如嵌套结构、数组等）。
• Text：
  • 主要用于存储简单的字符串数据。

总结

如果需要高效存储和快速查询大规模数据，推荐使用 Parquet；如果数据是简单的文本格式，且需要人类可读，可以选择 Text。

 

 

当然可以！以下是一个简单的示例，展示如何使用 Apache Spark 的 write.parquet 和 write.text 方法保存数据，并展示它们生成的文件样式。

示例数据

假设我们有一个简单的 DataFrame，包含以下内容：

id	name	age
1	Alice	25
2	Bob	30
3	Charlie	35

1. 使用 write.parquet 保存为 Parquet 文件

Python复制

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ParquetExample").getOrCreate()

# 创建示例 DataFrame
data = [(1, "Alice", 25), (2, "Bob", 30), (3, "Charlie", 35)]
columns = ["id", "name", "age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)

# 将 DataFrame 写入 Parquet 文件
df.write.parquet("output.parquet")

Parquet 文件样式

Parquet 文件是二进制格式，因此不能直接用文本编辑器查看。不过，你可以使用工具（如 parquet-tools 或 Apache Drill）来查看内容。以下是 Parquet 文件的逻辑结构：

• 文件结构：
  • Parquet 文件通常包含多个 .parquet 文件（如果数据被分区或分块存储）。
  • 每个 .parquet 文件是一个二进制文件，包含列式存储的数据和元数据。
• 文件内容（逻辑结构）：
  复制

  Row Group 1
  ----------------
  Column: id
  Values: [1, 2, 3]
  
  Column: name
  Values: ["Alice", "Bob", "Charlie"]
  
  Column: age
  Values: [25, 30, 35]

• 元数据：
  • Parquet 文件包含列的统计信息（如最小值、最大值、非空值数量等），这些信息用于优化查询。

2. 使用 write.text 保存为 Text 文件

Python复制

# 将 DataFrame 的某一列（如 name）写入 Text 文件
df.select("name").write.text("output.txt")

Text 文件样式

Text 文件是纯文本格式，可以直接用文本编辑器查看。以下是生成的文件内容：

复制

Alice
Bob
Charlie

• 文件结构：
  • Text 文件通常是按行存储的，每行对应一个数据记录。
  • 如果数据包含多个列，需要在写入时进行格式化（例如用逗号分隔）。

总结

• Parquet 文件：
  • 是二进制格式，适合高效存储和查询。
  • 文件内容是列式存储，包含丰富的元数据。
  • 不适合直接用文本编辑器查看，需要工具解析。
• Text 文件：
  • 是纯文本格式，适合简单数据存储。
  • 文件内容是按行存储，适合人类阅读。
  • 不包含元数据，查询性能较低。

如果你需要进一步查看 Parquet 文件的内容，可以使用工具（如 parquet-tools）来解析和展示。