用 Python 定义 Schema 并生成 Parquet 文件

  原来用 Java 和 Python 实现过 Avro 转换成 Parquet 格式，所以 Schema 都是在 Avro 中定义的。这里要尝试的是如何定义 Parquet 的 Schema, 然后据此填充数据并生成 Parquet 文件。

  本文将演示两个例子，一个是没有层级的两个字段，另一个是含于嵌套级别的字段，将要使用到的 Python 模块有 pandas 和 pyarrow

简单字段定义

定义 Schema 并生成 Parquet 文件

import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

# 定义 Schema
schema = pa.schema([
    ('id', pa.int32()),
    ('email', pa.string())
])

# 准备数据
ids = pa.array([1, 2], type = pa.int32())
emails = pa.array(['[email protected]', '[email protected]'], pa.string())

# 生成 Parquet 数据
batch = pa.RecordBatch.from_arrays(
    [ids, emails],
    schema = schema
)
table = pa.Table.from_batches([batch])

# 写 Parquet 文件 plain.parquet
pq.write_table(table, 'plain.parquet')
import pandas as pd

import pyarrow as pa

import pyarrow . parquet as pq

# 定义 Schema

schema = pa . schema ( [

     ( 'id' , pa . int32 ( ) ) ,

     ( 'email' , pa . string ( ) )

] )

# 准备数据

ids = pa . array ( [ 1 , 2 ] , type = pa . int32 ( ) )

emails = pa . array ( [ '[email protected]' , '[email protected]' ] , pa . string ( ) )

# 生成 Parquet 数据

batch = pa . RecordBatch . from_arrays (

     [ ids , emails ] ,

     schema = schema

)

table = pa . Tabl