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文档简介

Parquet文件SparkSQL-Parquet文件示例/01SparkSQL-Parquet文件SparkSQL-Parquet文件Parquet是一种柱状格式，由许多数据处理系统支持。具有柱状存储的优点如下:1、列存储限制IO操作。2、列式存储可以获取您需要访问的特定列。3、列式存储占用更少的空间。4、列式存储提供更好的摘要数据，并遵循类型特定的编码。SparkSQL提供对读取和写入自动捕获原始数据模式的镶木地板文件的支持。像JSON数据集一样，parquet文件遵循相同的过程。让我们再看一下名为employee.parquet的员工记录数据放在spark-shell正在运行的同一目录中的相同示例。/02示例

给定数据-不要将员工记录的输入数据转换为镶木地板格式。我们使用以下命令将RDD数据转换为Parquet文件。

放置employee.json文档，我们在之前的示例中用作输入文件。示例（一）

无法显示拼贴文件。它是一个目录结构，您可以在当前目录中找到它。如果要查看目录和文件结构，请使用以下命令。

以下命令用于读取，注册到表以及对其应用一些查询。

打开SparkShell

使用以下示例启动Sparkshell示例（二）创建SQLContext对象

使用以下命令生成SQLContext。这里，sc表示SparkContext对象。从文本文件读取输入

通过使用以下语句从名为employee.parquet的parquet文件读取数据来创建RDDDataFrame示例（三）示例（四）将DataFrame存储到表中

使用以下命令将DataFrame数据存储到名为employee的表中。在这个命令之后，我们可以应用所有类型的SQL语句。员工表已准备就绪。现在让我们使用SQLContext.sql（）方法在表上传递一些SQL查询。

选择DataFrame上的查询

使用以下命令从employee表中选择所有记录。这里，我们使用变量allrecords来捕获所有记录数据。要显示这些记录，请调用show（）方法。要查看allrecords数据源的结果数据，请使用以下命令。要查看allrecords数据源的结果数据，请使用以下命令。输出：

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