使用python将csv转换为镶木地板文件

Question

我正在尝试将 .csv 文件转换为 .parquet 文件。
csv 文件 (Temp.csv) 具有以下格式

1,Jon,Doe,Denver

我正在使用以下python代码将其转换为镶木地板

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
import os

if __name__ == "__main__":
    sc = SparkContext(appName="CSV2Parquet")
    sqlContext = SQLContext(sc)

    schema = StructType([
            StructField("col1", IntegerType(), True),
            StructField("col2", StringType(), True),
            StructField("col3", StringType(), True),
            StructField("col4", StringType(), True)])
    dirname = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
    csvfilename = os.path.join(dirname,'Temp.csv')    
    rdd = sc.textFile(csvfilename).map(lambda line: line.split(","))
    df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)
    parquetfilename = os.path.join(dirname,'output.parquet')    
    df.write.mode('overwrite').parquet(parquetfilename)

结果只是一个名为 output.parquet 的文件夹，而不是我正在寻找的 parquet 文件，随后控制台上出现以下错误。

我也尝试运行以下代码来面对类似的问题。

from pyspark.sql import SparkSession
import os

spark = SparkSession \
    .builder \
    .appName("Protob Conversion to Parquet") \
    .config("spark.some.config.option", "some-value") \
    .getOrCreate()

# read csv
dirname = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
csvfilename = os.path.join(dirname,'Temp.csv')    
df = spark.read.csv(csvfilename)

# Displays the content of the DataFrame to stdout
df.show()
parquetfilename = os.path.join(dirname,'output.parquet')    
df.write.mode('overwrite').parquet(parquetfilename)

如何做到最好？使用windows，python 2.7。

Answer 1

使用包 pyarrow 和 pandas，您可以将 CSV 转换为 Parquet，而无需在后台使用 JVM：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
df.to_parquet('output.parquet')

您将运行的一个限制是pyarrow 仅适用于 Windows 上的 Python 3.5+。使用 Linux/OSX 将代码作为 Python 2 运行，或者将您的 Windows 设置升级到 Python 3.6。

Answer 2

您可以仅使用 pyarrow 将 csv 转换为镶木地板 - 无需 pandas。 当您需要最小化代码依赖关系（例如使用 AWS Lambda）时，它可能会很有用。

import pyarrow.csv as pv
import pyarrow.parquet as pq

table = pv.read_csv(filename)
pq.write_table(table, filename.replace('csv', 'parquet'))

请参阅 pyarrow 文档以微调 read_csv 和 write_table 函数。

Answer 3

import boto3
import pandas as pd
import pyarrow as pa
from s3fs import S3FileSystem
import pyarrow.parquet as pq

s3 = boto3.client('s3',region_name='us-east-2')
obj = s3.get_object(Bucket='ssiworkoutput', Key='file_Folder/File_Name.csv')
df = pd.read_csv(obj['Body'])

table = pa.Table.from_pandas(df)

output_file = "s3://ssiworkoutput/file/output.parquet"  # S3 Path need to mention
s3 = S3FileSystem()

pq.write_to_dataset(table=table,
                    root_path=output_file,partition_cols=['Year','Month'],
                    filesystem=s3)

print("File converted from CSV to parquet completed")

Answer 4

有几种不同的方法可以使用 Python 将 CSV 文件转换为 Parquet。

Uwe L. Korn 的 Pandas 方法效果很好。

如果您想将多个 CSV 文件转换为多个 Parquet / 单个 Parquet 文件，请使用 Dask。这会将多个 CSV 文件转换为两个 Parquet 文件：

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv('./data/people/*.csv')
df = df.repartition(npartitions=4)
df.to_parquet('./tmp/people_parquet4')

如果您只想输出一个 Parquet 文件，也可以使用 df.repartition(npartitions=1)。有关使用 Dask [此处][1] 将 CSV 转换为 Parquet 的更多信息。

这是一个在 Spark 环境中工作的 PySpark sn-p：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
  .master("local") \
  .appName("parquet_example") \
  .getOrCreate()

df = spark.read.csv('data/us_presidents.csv', header = True)
df.repartition(1).write.mode('overwrite').parquet('tmp/pyspark_us_presidents')

您也可以在 Spark 环境中使用Koalas：

import databricks.koalas as ks

df = ks.read_csv('data/us_presidents.csv')
df.to_parquet('tmp/koala_us_presidents')

Answer 5

您可以使用 spark 编写为 PARQUET FILE：

spark = SparkSession.builder.appName("Test_Parquet").master("local[*]").getOrCreate()

parquetDF = spark.read.csv("data.csv")

parquetDF.coalesce(1).write.mode("overwrite").parquet("Parquet")

希望对你有帮助

Answer 6

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
import sys

sc = SparkContext(appName="CSV2Parquet")
sqlContext = SQLContext(sc)

schema = StructType([
    StructField("col1", StringType(), True),
    StructField("col2", StringType(), True),
    StructField("col3", StringType(), True),
    StructField("col4", StringType(), True),
    StructField("col5", StringType(), True)])
rdd = sc.textFile('/input.csv').map(lambda line: line.split(","))
df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)
df.write.parquet('/output.parquet')