Найти все форматы файлов, записанные в таблице со змейкой, можно читать по вертикали и по горизонтали

Обновлено: 15.05.2024

Форматы файлов Hadoop: когда и какие использовать? Hadoop набирает обороты и находится на более высокой кривой адаптации, чтобы высвободить данные из тисков приложений и собственных форматов. Эта статья поможет нам взглянуть на форматы файлов, поддерживаемые файловой системой Hadoop (читай, HDFS). Быстрая широкая классификация форматов файлов будет

Формат файла — это просто способ определить, как информация хранится в файловой системе HDFS. Обычно это определяется вариантом использования или алгоритмами обработки для конкретной области. Формат файла должен быть четко определенным и выразительным. Он должен иметь возможность обрабатывать различные структуры данных, в частности, структуры, записи, карты, массивы, а также строки, числа и т. д. Формат файла должен быть простым, двоичным и сжатым. При работе с файловой системой Hadoop у вас есть не только все эти традиционные форматы хранения, доступные вам (например, вы можете хранить изображения PNG и JPG в HDFS, если хотите), но у вас также есть некоторые форматы файлов, ориентированные на Hadoop, которые можно использовать для структурированных и неструктурированных данных. Огромным узким местом для приложений с поддержкой HDFS, таких как MapReduce и Spark, является время, необходимое для поиска соответствующих данных в определенном месте, и время, необходимое для обратной записи данных в другое место. Эти проблемы усугубляются трудностями управления большими наборами данных, такими как изменяющиеся схемы или ограничения хранения. Различные форматы файлов Hadoop разрабатывались как способ решения этих проблем в ряде вариантов использования. Выбор подходящего формата файла может иметь ряд существенных преимуществ: 1. Более быстрое чтение 2. Более быстрое время записи 3. Разделяемые файлы (поэтому вам не нужно читать весь файл, а только его часть) 4. Поддержка эволюции схемы ( позволяет изменять поля в наборе данных) 5. Расширенная поддержка сжатия (сжимайте столбцовые файлы с помощью кодека сжатия без ущерба для этих функций) Некоторые форматы файлов предназначены для общего использования (например, MapReduce или Spark), другие предназначены для более специфического использования. варианты использования (например, питание базы данных), а некоторые разработаны с учетом конкретных характеристик данных. Так что выбор действительно велик.

Общая классификация характеристик: выразительная, простая, двоичная, сжатая, целостность и многие другие. Обычно текстовые, последовательные и столбчатые типы…

Поскольку протокольные буферы и экономия являются сериализуемыми, но не разделяемыми, они не очень популярны в случаях использования HDFS, и поэтому Avro становится первым выбором…

Формат ввода текста

Простые текстовые файлы распространены не только в Hadoop, но и в мире Hadoop они очень распространены. Данные располагаются в строках, каждая строка представляет собой запись. Строки заканчиваются символом новой строки \n в типичной для UNIX манере. Текстовые файлы по своей природе являются разделяемыми (просто разделяем на \n символов!), но если вы хотите их сжать, вам придется использовать кодек сжатия на уровне файлов, поддерживающий разделение, например BZIP2. может кодировать что угодно в строке файла. Одним из распространенных примеров является преобразование каждой строки в документ JSON для добавления некоторой структуры. Хотя это может привести к пустой трате места из-за ненужных заголовков столбцов, это простой способ начать использовать структурированные данные в HDFS.

  • Доступны форматы по умолчанию, JSON, CSV
  • Медленно читать и писать
  • Не удается разделить сжатые файлы (приводит к огромным картам)
  • Необходимо прочитать/распаковать все поля.

Формат ввода для простых текстовых файлов. Файлы разбиты на строки. Либо перевод строки, либо возврат каретки используются для обозначения конца строки. Ключи — это позиция в файле, а значения — строка текста. Преимущества: малый вес Недостатки: медленное чтение и запись, невозможно разделить сжатые файлы (приводит к огромным картам)

Формат ввода файла последовательности

Файлы последовательностей изначально разрабатывались для MapReduce, поэтому интеграция выполняется без проблем. Они кодируют ключ и значение для каждой записи и ничего более. Записи хранятся в двоичном формате, который меньше, чем текстовый формат. Подобно текстовым файлам, формат не кодирует структуру ключей и значений, поэтому при переносе схемы они должны быть аддитивными. Обычно, если вам нужно хранить сложные данные в файле последовательности, вы делаете это в части значения при кодировании идентификатора в ключе. Проблема в том, что если вы добавите или измените поля в своем классе Writable, он не будет обратно совместим с данными, хранящимися в файле последовательности. Одним из преимуществ файлов последовательности является то, что они поддерживают сжатие на уровне блоков, поэтому вы можете сжимать содержимое файла, сохраняя при этом возможность разбивать файл на сегменты для выполнения нескольких картографических задач.

  • Традиционная карта уменьшает формат двоичного файла
  • Хранит ключи и значения как класс
  • Не подходит для Hive с типами sql
  • Hive всегда сохраняет всю строку как значение
  • Размер блока по умолчанию – 1 МБ.
  • Необходимо прочитать и распаковать все поля

Помимо текстовых файлов, Hadoop также поддерживает двоичные файлы. Из этих форматов двоичных файлов файлы последовательности Hadoop являются одним из конкретных форматов файлов Hadoop, в котором хранятся сериализованные пары ключ/значение. Преимущества: компактность по сравнению с текстовыми файлами, дополнительная поддержка сжатия. Параллельная обработка. Контейнер для огромного количества мелких файлов. Недостатки: не подходит для Hive, добавление только как и для других форматов данных, многоязычная поддержка еще не реализована Одним из ключевых преимуществ файлов последовательности является то, что они поддерживают сжатие на уровне блоков, поэтому вы можете сжимать содержимое файла, сохраняя при этом возможность разделить файл на сегменты для нескольких задач карты. Файлы последовательности хорошо поддерживаются в Hadoop и многих других проектах с поддержкой HDFS, и я думаю, что это самый простой следующий шаг в отказе от текстовых файлов.

Формат ввода файла RC (строка-столбец)

RCFILE расшифровывается как Record Columnar File, который представляет собой другой тип формата двоичного файла, который обеспечивает высокую степень сжатия в верхней части строк, используемых, когда мы хотим выполнять операции с несколькими строками одновременно. RCFILE — это плоские файлы, состоящие из двоичных пар ключ/значение, которые во многом похожи на SEQUENCE FILE. RCFILE хранит столбцы таблицы в виде записи по столбцам. Сначала он разбивает строки по горизонтали на разбиения строк, а затем разбивает каждую строку по вертикали на столбцы. RCFILE сначала сохраняет метаданные разделения строк как ключевую часть записи, а все данные разделения строк — как часть значения. Это означает, что RCFILE поощряет хранение, ориентированное на столбцы, а не на хранение, ориентированное на строки. Это хранилище, ориентированное на столбцы, очень полезно при выполнении аналитики. Легко выполнять аналитику, когда мы «собираем» тип хранилища, ориентированный на столбцы. Мы не можем напрямую загружать данные в RCFILE. Сначала нам нужно загрузить данные в другую таблицу, а затем перезаписать их во вновь созданный файл RCFILE.

  • столбцы хранятся отдельно
  • Прочитано и распаковано только одно нужное.
  • Лучшее сжатие
  • Столбцы, хранящиеся в виде двоичных объектов Blob
  • Зависит от хранилища метаданных для предоставления типов данных.
  • Большие блоки — 4 МБ по умолчанию
  • Все еще искать файл для разделенной границы

Формат ввода ORC (оптимизированный ряд столбцов)

  • Столбец хранится отдельно
  • Знает типы — использует специальные кодировщики типов
  • Хранит статистику (мин., макс., сумма, количество)
  • Имеет легкий вес
  • Пропускать блоки строк, которые не имеют значения
  • Большие блоки — 256 МБ по умолчанию, индекс для границ блоков

Использование файлов ORC повышает производительность при чтении, записи и обработке данных Hive по сравнению с Text, Sequence и Rc. RC и ORC показывают лучшую производительность, чем форматы Text и Sequence File. По сравнению с форматами файлов RC и ORC ORC всегда лучше, поскольку ORC требует меньше времени для доступа к данным по сравнению с форматом файла RC, а ORC занимает меньше места для хранения данных. Однако файл ORC увеличивает нагрузку на ЦП, увеличивая время, необходимое для распаковки реляционных данных. Функция формата файла ORC включена в версию Hive 0.11 и не может использоваться в предыдущих версиях.

Apache Avro — это система сериализации данных, не зависящая от языка. Он был разработан Дугом Каттингом, отцом Hadoop. Поскольку записываемым классам Hadoop не хватает языковой переносимости, Avro становится весьма полезным, поскольку он работает с форматами данных, которые могут обрабатываться несколькими языками. Avro — предпочтительный инструмент для сериализации данных в Hadoop. Avro — это самоуверенный формат, который понимает, что данные, хранящиеся в HDFS, обычно не являются простой комбинацией ключ/значение, такой как int/string. Формат кодирует схему своего содержимого непосредственно в файле, что позволяет хранить сложные объекты в исходном виде. Честно говоря, Avro на самом деле не формат файла, это формат файла плюс структура сериализации и десериализации с обычными старыми файлами последовательностей, в которых вы можете хранить сложные объекты, но вам нужно управлять процессом. Avro справляется с этой сложностью, предоставляя другие инструменты, помогающие управлять данными с течением времени, и представляет собой хорошо продуманный формат, который определяет схемы файловых данных в JSON (для совместимости), допускает развитие схемы (удаление столбца, добавление столбца) и множественную сериализацию. / Варианты использования десериализации. Он также поддерживает сжатие на уровне блоков. Для большинства случаев использования на основе Hadoop Avro становится действительно хорошим выбором. Avro сильно зависит от его схемы. Это позволяет записывать любые данные без предварительного знания схемы. Он сериализуется быстро, и полученные сериализованные данные меньше по размеру. Схема хранится вместе с данными Avro в файле для дальнейшей обработки. В RPC клиент и сервер обмениваются схемами во время соединения. Этот обмен помогает в общении между полями с одинаковыми именами, отсутствующими полями, дополнительными полями и т. д.Схемы Avro определяются с помощью JSON, что упрощает их реализацию на языках с библиотеками JSON. Как и в Avro, в Hadoop есть и другие механизмы сериализации, такие как Sequence Files, Protocol Buffers и Thrift.

Буферы бережливости и протоколов по сравнению с буферами. Авро

Буферы Thrift и Protocol Buffers — наиболее подходящие библиотеки для Avro. Avro отличается от этих фреймворков следующим:

  • Avro поддерживает как динамические, так и статические типы в соответствии с требованиями. Protocol Buffers и Thrift используют языки определения интерфейса (IDL) для указания схем и их типов. Эти IDL используются для создания кода для сериализации и десериализации.
  • Avro встроен в экосистему Hadoop. Thrift и Protocol Buffers не встроены в экосистему Hadoop. В отличие от Thrift и Protocol Buffer, определение схемы Avro находится в формате JSON, а не в каком-либо проприетарном IDL.

Последняя новинка среди файловых форматов для Hadoop — столбчатое хранилище файлов. В основном это означает, что вместо того, чтобы просто хранить ряды данных рядом друг с другом, вы также сохраняете значения столбцов рядом друг с другом. Таким образом, наборы данных разделены как по горизонтали, так и по вертикали. Это особенно полезно, если вашей платформе обработки данных просто нужен доступ к подмножеству данных, хранящихся на диске, поскольку она может очень быстро получить доступ ко всем значениям одного столбца, не читая записи целиком.

Справочник для учащихся по различным способам создания DataFrame с помощью Pandas


При выполнении EDA (исследовательского анализа данных) или разработке/тестировании моделей очень часто используется мощный, но элегантный фрейм данных pandas для хранения и управления данными. И обычно все начинается с «создания фрейма данных».

Обычно я сталкиваюсь со следующими сценариями при запуске EDA или моделирования с пандами:

Мне нужно быстро создать фрейм данных из нескольких записей, чтобы протестировать код.

Мне нужно загрузить файл csv или json в фрейм данных.

Я нужно прочитать HTML-таблицу в фреймворк данных с веб-страницы

Мне нужно загрузить json-подобные записи в фреймворк без создания json-файла

Мне нужно загрузить CSV-подобный записи в фрейм данных без создания CSV-файла

Мне нужно объединить два фрейма данных по вертикали или горизонтали

Мне нужно преобразовать столбец фрейма данных в горячие столбцы

Каждый из этих сценариев заставлял меня каждый раз гуглить синтаксис или искать документацию, пока я медленно не запоминал их на протяжении месяцев и лет практики.

Понимая всю сложность поиска, я подумал, что краткий список способов создания фрейма данных в pandas может сэкономить время. Это может помочь учащимся, пока они не станут опытными аналитиками данных или специалистами по данным.

Итак, вот несколько способов создания фрейма данных. Если кто-нибудь, читающий это, найдет другие элегантные способы или методы, пожалуйста, не стесняйтесь комментировать или писать мне; Я хотел бы добавить их на эту страницу с вашей ссылкой.

Конструктор pandas DataFrame() предлагает множество различных способов создания и инициализации фрейма данных.

  • Метод 0. Инициализировать пустой фрейм данных и продолжать добавлять записи. Атрибут columns представляет собой список строк, которые становятся столбцами фрейма данных. На строки DataFrame ссылается метод loc с индексом (как списки). Например, на первую запись в кадре данных df будет ссылаться df.loc[0], на вторую запись — df.loc[1]. Новую строку в позиции i можно добавить напрямую, установив df.loc[i] =
  • Способ 1 — использование массива numpy в конструкторе DataFrame. Передайте двухмерный массив numpy — каждый массив представляет собой соответствующую строку в фрейме данных


  • Способ 2 — использование словаря в конструкторе DataFrame. Словарные ключи становятся именами столбцов в кадре данных. Значения словаря становятся значениями столбцов. Значения столбцов объединяются в одну строку в соответствии с порядком их указания


  • Способ 3 — использование списка словарей в конструкторе DataFrame. Каждый словарь представляет собой запись. Словарные ключи становятся именами столбцов в кадре данных. Значения словаря становятся значениями столбцов


  • Способ 4 — использование словаря в методе from_dict. Словарные ключи становятся именами столбцов в кадре данных. Значения словаря становятся значениями столбцов. Значения столбцов объединяются в одну строку в соответствии с порядком их указания.


Примечание. Существует разница между методами 2 и 4, несмотря на то, что оба они являются словарями. Используя from_dict, у нас есть возможность выбрать любой столбец в качестве индекса фрейма данных. Что, если имена столбцов, которые мы использовали выше, должны быть индексами — например, транспонированием более ранних данных? Укажите ориент = «index» и передайте имена столбцов для столбцов, сгенерированных после транспонирования


  • Способ 5. Из CSV-файла с использованием метода read_csv библиотеки pandas. Это один из наиболее распространенных способов создания фрейма данных для EDA. Разделитель (или разделитель), заголовок и выбор столбца индекса из CSV-файла настраиваются. По умолчанию разделителем является запятая, заголовок выводится из первой строки, если он найден, столбец индекса не берется из файла. Вот как выглядит файл:



  • Способ 6 — из строки записей csv с использованием метода read_csv библиотеки pandas. Это особенно полезно, когда мы не хотим создавать файл, но у нас есть под рукой структуры записей — все, что мы делаем, это конвертируем csv-запись «string» в дескриптор файла с использованием библиотечной функции StringIO.


  • Способ 7. Из файла json с использованием метода read_json библиотеки pandas, когда в файле json есть запись в каждой строке. Установка lines=True означает чтение файла как объекта json на строку. Вот как выглядит файл json:



  • Способ 8. Из строки записей json с использованием метода read_json библиотеки pandas. Это особенно полезно, когда мы не хотим создавать файл, но у нас есть удобные структуры записей json.



  • Способ 10 — как копия другого фрейма данных.

Примечание. Два показанных выше метода отличаются друг от друга: функция copy() создает совершенно новый объект фрейма данных, независимый от исходного, в то время как метод копирования переменной просто создает переменную-псевдоним для исходного фрейма данных — новый объект фрейма данных не создается. . Если есть какие-либо изменения в исходном фрейме данных, они также отражаются в псевдониме, как показано ниже:



  • Способ 11 – Вертикальное объединение – одно поверх другого.


В приведенном выше примере индекс второго фрейма данных сохраняется в объединенном фрейме данных. Чтобы сбросить индексы, чтобы они соответствовали всему фрейму данных, используйте функцию reset_index() фрейма данных


  • Метод 12 — Горизонтальная конкатенация — добавление рядом друг с другом, без соединения каким-либо ключом.

ПРИМЕЧАНИЕ. Для горизонтальной конкатенации

  • Строки фреймов данных объединяются в порядке их расположения (индекса)
  • Если в одном из фреймов данных отсутствует какая-либо запись, соответствующие записи в объединенном фрейме данных будут NaN. Это то же самое, что и левое внешнее соединение по индексу (см. слияние ниже)


  • Метод 13 — Горизонтальное объединение – эквивалент соединения SQL.



  • Способ 14 — транспонирование другого фрейма данных


  • Метод 15. Преобразование в однократные столбцы (используемые для моделирования с алгоритмами обучения) с использованием функции pandas get_dummies.

One-Hot — это, по сути, преобразование значения столбца в набор производных столбцов, таких как двоичное представление. Любой из набора горячих столбцов равен 1, а остальные — 0.

Если мы знаем, что у автомобиля есть типы кузова = СЕДАН, ВНЕДОРОЖНИК, ФУРГОН, ГРУЗОВИК, то Toyota Corolla с кузовом = «СЕДАН» будет закодирована горячим способом в

Каждый горячий столбец в основном имеет формат _

Ниже приведен пример:


Я надеюсь, что эта «шпаргалка» поможет на начальных этапах изучения EDA или моделирования. Наверняка со временем и постоянной практикой все это запомнится.

Всего хорошего :)

Поделитесь своим ценным вкладом, если у вас есть какие-либо другие элегантные способы создания фрейма данных или если есть какая-либо новая функция, которая может создать фрейм данных для какой-то конкретной цели.

Читайте также: