“大数据计算MaxCompute解析器选择：为何偏爱Parquet而非内置的Tab？”

2024-04-28 00:14:50 谷歌SEO ℃

使用开源解析器将数据格式转换为Parquet

大数据计算MaxCompute我用的是开源的解析器呀，我希望格式是parquet，而不是内置的tab

（图片来源网络，侵删）

1. 简介

大数据计算MaxCompute是一款基于Apache Flink和Apache Hadoop的大数据计算服务，为了实现更高效的数据处理，我们可以使用开源解析器将数据格式从内置的tab转换为Parquet，本文将详细介绍如何使用开源解析器完成这一操作。

为什么要将数据格式转换为Parquet？

Parquet是一种列式存储格式，能够提供更高的压缩比和更快的查询速度，因此在大数据计算中被广泛应用。将数据转换为Parquet格式可以提高数据的存储效率和查询性能。

如何使用开源解析器转换数据格式？

在MaxCompute中使用开源解析器（如Avro、Parquet等）可以方便地将数据格式转换为Parquet格式，从而充分发挥数据处理的优势。

转换完成后需要注意什么？

转换数据格式后，需要确保数据的完整性和准确性，同时还需要对数据的存储和查询进行优化，以实现更高效的大数据计算。

2. 准备工作

在开始之前，请确保已经安装了以下软件：

MaxCompute客户端

Hadoop

Parquet相关依赖库

3. 创建Parquet表

我们需要在MaxCompute中创建一个Parquet格式的表，以下是创建表的示例SQL语句：

CREATE TABLE parquet_table (    id INT,    name STRING,    age INT)PARTITION BY RANGE(age)STORED AS PARQUET;

4. 使用开源解析器读取数据

接下来，我们需要使用开源解析器（如Avro、Parquet等）读取数据，以下是使用Java编写的示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.parquet.avro.AvroParquetReader;import org.apache.parquet.hadoop.ParquetFileReader;import org.apache.parquet.hadoop.util.HadoopInputFile;import org.apache.parquet.io.ColumnIOFactory;import org.apache.parquet.io.MessageColumnIO;import org.apache.parquet.io.RecordReader;public class ParquetReaderExample {    public static void main(String[] args) throws Exception {        Configuration configuration = new Configuration();        Path path = new Path("hdfs://localhost:9000/user/data/input.avro");        HadoopInputFile inputFile = HadoopInputFile.fromPath(configuration, path);        ParquetFileReader reader = ParquetFileReader.open(inputFile);        AvroParquetReader avroReader = new AvroParquetReader(reader);        MessageColumnIO colIO = new ColumnIOFactory().getColumnIO(avroReader.getFooter().getFileMetaData().getSchema());        RecordReader recordReader = colIO.getRecordReader(avroReader, new GroupReadSupport<>(avroReader.getFooter().getFileMetaData().getSchema(), null));        while (recordReader.read() != null) {            System.out.println(recordReader.toString());        }        recordReader.close();        avroReader.close();    }}

5. 将数据写入Parquet表

我们需要将读取到的数据写入到之前创建的Parquet表中，以下是使用Java编写的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;import org.apache.flink.types.Row;import org.apache.flink.types.RowKind;import org.apache.flink.types.Schema;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema;import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;import org.apache.flink.table.api.bridge.java.internal.StreamTableEnvironmentImpl;import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog;import org.apache.flink.table.descriptors.FileSystem;import org.apache.flink.table.descriptors.OldCsv;import org.apache.flink.table.descriptors.OldCsvBaseDescriptor;import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;import org.apache.flink.table.factories.FactoryUtil;import org.apache.flink.table.sources.StreamTableSource;import org.apache.flink.table.types.DataType;import org.apache.flink.types.Row;public class ParquetWriterExample {    public static void main(String[] args) throws Exception {        // 创建执行环境        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironmentImpl.create(env);        // 注册Kafka源表        String kafkaSourceDDL = "CREATE TABLE kafka_source (id INT, name STRING, age INT) WITH (...)"; // 填写Kafka相关配置        tableEnv.executeSql(kafkaSourceDDL);        // 创建Parquet表（如果已创建，可以跳过此步骤）        String parquetTableDDL = "CREATE TABLE parquet_table (id INT, name STRING, age INT) PARTITION BY RANGE(age) STORED AS PARQUET";        tableEnv.executeSql(parquetTableDDL);        // 注册Kafka源表        String kafkaSinkDDL = "CREATE TABLE kafka_sink (id INT, name STRING, age INT) WITH (...)"; // 填写Kafka相关配置        tableEnv.executeSql(kafkaSinkDDL);        // 将Kafka源表的数据写入Parquet表        tableEnv.executeSql("INSERT INTO parquet_table SELECT * FROM kafka_source");        // 将Parquet表的数据写入Kafka sink表        tableEnv.executeSql("INSERT INTO kafka_sink SELECT * FROM parquet_table");    }}

至此，我们已经成功地使用开源解析器将数据从tab格式转换为Parquet格式，并将其写入MaxCompute中的Parquet表。