【问题标题】:What is the efficient way to read 1TB HDFS csv file using python使用python读取1TB HDFS csv文件的有效方法是什么
【发布时间】:2018-05-04 18:05:31
【问题描述】:

我有一个放在 HDFS 中的文件。我想知道什么是使用 python 读取文件的有效方法。我可以使用 pyspark 吗?

【问题讨论】:

  • 1 Tb csv 文件?古比请
  • 尝试过 Spark吗?
  • “高效”的方法是 1) 在 Hadoop 中不使用 CSV - 将其转换为 Parquet 2) 在其上定义 Hive 表并使用 Presto 或 Impala,如果你有可用的。否则,Hive 或 Spark
  • 查看 Dask。
  • 你想用这些数据做什么? HDFS 和 YARN 在处理数据方面非常有效,但您需要的实际工具由用例定义。

标签: python hadoop pyspark hdfs


【解决方案1】:

您可以使用PySpark,即Python API for Spark。它将允许您使用Spark 来利用集群资源。我建议从 1 TB 文件中提取一小块,并在上面测试你的代码。如果一切看起来都不错,那么您可以在更大的数据集上提交您的工作。

如果使用 Spark:根据您在集群上的内存量,考虑将 RDDs 缓存在您计划经常重用的内存中。这将加快您的工作执行速度。

【讨论】:

    猜你喜欢
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    • 2013-05-27
    • 2014-11-03
    • 1970-01-01
    • 2019-11-12
    • 2017-04-15
    • 2021-05-17
    • 2011-01-11
    相关资源
    最近更新 更多