​PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

本文介绍了如何使用PySpark操作Parquet文件，包括编写和读取Parquet文件，以及如何通过SQL查询进行数据分区和检索以提高性能。

首先，文章解释了Parquet文件是一种列式存储格式，旨在优化大数据处理，其优点包括更快的查询执行速度，支持高级嵌套数据结构，以及有效的压缩和编码。PySpark SQL可以直接读写Parquet文件，自动捕获数据模式，且通常能减少75%的数据存储。

接着，通过创建DataFrame示例，展示了如何在PySpark中将DataFrame写入Parquet文件，并通过DataFrameReader和DataFrameWriter类的parquet()方法读取Parquet文件。同时提到了如何使用'save'模式（如 'append' 和 'overwrite'）来追加或覆盖现有Parquet文件。

此外，文章介绍了在Parquet文件上创建临时视图来执行SQL查询的方法，并展示了如何在分区Parquet文件上创建表以优化查询性能。分区通过partitionBy()方法实现，可大幅提高特定查询的执行速度。

最后，提供了一个完整示例，演示了如何在PySpark中读写Parquet文件，并创建视图进行查询。文章还推荐了公众号“数据STUDIO”，该公众号专注于Python和数据科学领域的内容。