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Jede Wohnung ist komplett mit wunderschönen zeitgenössischen Möbeln, modernen Oberflächen und Parkettböden ausgestattet. Weitere Informationen zur Verbindung mit entfernten Daten finden Sie unterVerbindung mit entfernten Daten. Verhalten ist es, 'pyarrow' zu versuchen und auf 'fastparquet' zurückzufallen, wenn 'pyarrow' nicht verfügbar ist. Wenn parkett eiche diese Option aktiviert ist, werden themenfremde Bewertungen herausgefiltert.
- Unterstützung des Lesens von Daten aus HDFS über snakebite und/oder webhdfs.
- Wenn die Parquet-Datei N Variablen enthält, dann ist VariableNames ein Array der Größe 1-by-N, das die Namen der Variablen enthält.
- Linux, Windows und Mac sind Bürger erster Klasse, funktionieren aber auch überall dort, wo .NET läuft.
- Spart Speicherplatz in der Cloud durch hocheffiziente spaltenweise Komprimierung und flexible Kodierungsschemata für Spalten mit unterschiedlichen Datentypen.
- TIME_MILLIS ist das veraltete ConvertedType-Gegenstück eines logischen TIME-Typs, der UTC-normalisiert ist und eine MILLIS-Genauigkeit hat.
Daher ist es in der Lage, fortgeschrittene verschachtelte Datenstrukturen zu unterstützen. Das Layout von Parquet-Datendateien ist für Abfragen optimiert, die große Datenmengen im Gigabyte-Bereich für jede einzelne Datei verarbeiten. Rein verwaltete .NET-Bibliothek zum Lesen und Schreiben von Apache Parquet-Dateien, ausgerichtet auf .NET Standand 2.0 und höher. Diese Beispielsätze wurden automatisch aus verschiedenen Online-Nachrichtenquellen ausgewählt, um die aktuelle Verwendung des Wortes "Parkett" wiederzugeben. Die in den Beispielen zum Ausdruck gebrachten Ansichten stellen nicht die Meinung von Merriam-Webster oder seinen Redakteuren dar. Read_parquet() hat viele Konfigurationsoptionen, die sowohl das Verhalten als auch die Leistung beeinflussen.
Parkett
Dies ist performant, sofern alle Dateien eine angemessene Größe haben. Die mittlere Ebene mit dem Namen key_value muss eine sich wiederholende Gruppe mit einem keyfield für Map-Schlüssel und, optional, einem value field für Map-Werte sein. Da Abfragen nur für eine Teilmenge von Spalten und nicht für den gesamten Datensatz durchgeführt werden, können ganze Dateien übersprungen werden, wenn die Abfrage nicht danach fragt.
Wörterbuch-Kodierung
Bitte beachten Sie, dass die Zeitzoneninformation bei diesem Vorgang verloren geht. Wenn wir einen Wert zurücklesen, können wir nur den Zeitpunkt rekonstruieren, aber nicht die ursprüngliche Darstellung. In der Praxis werden solche Zeitstempel in der Regel den Benutzern in ihren lokalen Zeitzonen angezeigt, weshalb sie je nach Ausführungsumgebung unterschiedlich dargestellt werden können.
Siehe parquetwrite für eine Liste der unterstützten Kompressionsalgorithmen. Spaltenbasierte Speicherung wie Apache Parquet wurde entwickelt, um die Effizienz im Vergleich zu zeilenbasierten Dateien wie CSV zu erhöhen. Bei der Abfrage eines spaltenbasierten Speichers können nicht relevante Daten sehr schnell übersprungen werden. Folglich sind Aggregationsabfragen im Vergleich zu zeilenorientierten Datenbanken weniger zeitaufwändig. Diese Art der Speicherung führt zu Einsparungen bei der Hardware und minimiert die Latenzzeit beim Datenzugriff.
Vorteile Von Apache Parquet
Das Format ist ideal für Big Data-Analysen und Data Lake-Speicherung. Die Erzeugung dieser Datei ist zwar zum Zeitpunkt des Lesens potenziell nützlich, kann aber im großen Maßstab zu einer übermäßigen Speichernutzung führen. Daher wird die Aktivierung des Schreibens dieser Datei nur für kleine bis mittelgroße Datensätze empfohlen. Datei, die die Metadaten der einzelnen Dateien an einem einzigen Ort zusammenfasst. Für kleine bis mittelgroße Datensätze kann dies nützlich sein, da es den Zugriff auf die Zeilengruppen-Metadaten ermöglicht, ohne Teile jeder Datei im Datensatz zu lesen.