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PyArrow 旨在提供高效的数据交换层，特别是在 Apache [[Parquet]] 格式和 [[Pandas]] 数据帧之间。它由 Apache Arrow 项目提供� * <b>IO:</b> PyArrow 提供了丰富的 I/O 功能，用于读取和写入各种数据格式，例如 [[Parquet]]、[[CSV]]、[[JSON]]等。 ...

* **数据格式转换:** 将数据转换为 Mahout 能够高效处理的格式，例如 [[序列文件]] 或 [[Parquet 文件]]。 * **文件格式:** 使用高效的文件格式，例如 [[序列文件]]、[[Parquet 文件]]或 [[Avro 文件]]。 ...

| **Parquet 文件** | 列式存储，高性能 | 复杂性，学习成本高 | 数据� [[Category:Parquet 文件]] ...

...显著提高了数据处理速度。它最初由 [[Dremio]] 开发，后来成为 [[Apache软件基金会]] 的顶级项目。Arrow 的设计灵感来源于 [[Parquet]] 和 [[ORC]] 等列式存储格式，但它专注于内存中的数据表� # 写入 Parquet 文件 ...

* Amazon S3 [[Amazon S3]] (支持 CSV, JSON, Parquet 等多种文件格式，非常适合存储历史交易数据) ...

* **数据压缩:** 使用压缩格式（例如 Parquet 或 ORC）来减小数据大小并提高存储效率。 ...

...然 Spark 最初以其在内存中的数据处理能力而闻名，但 Spark SQL 扩展了其功能，使其能够处理各种数据源，包括 Hive、数据库、Avro、Parquet、JSON 等。 本文旨在为初学者提供一个全面的介绍，涵盖 val df2 = spark.read.parquet("path/to/your/data.parquet") //从Parquet文件读取数据 ...