- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我有一个 avro 架构文件,我需要通过 pyspark 在 Databricks 中创建一个表。我不需要加载数据,只想创建表。最简单的方法是加载 JSON 字符串并从 fields
数组中获取 "name"
和 "type"
。然后生成CREATE
SQL 查询。我想知道是否有任何编程方式可以使用任何 API 来做到这一点。示例架构 -
{
"type" : "record",
"name" : "kylosample",
"doc" : "Schema generated by Kite",
"fields" : [ {
"name" : "registration_dttm",
"type" : "string",
"doc" : "Type inferred from '2016-02-03T07:55:29Z'"
}, {
"name" : "id",
"type" : "long",
"doc" : "Type inferred from '1'"
}, {
"name" : "first_name",
"type" : "string",
"doc" : "Type inferred from 'Amanda'"
}, {
"name" : "last_name",
"type" : "string",
"doc" : "Type inferred from 'Jordan'"
}, {
"name" : "email",
"type" : "string",
"doc" : "Type inferred from 'ajordan0@com.com'"
}, {
"name" : "gender",
"type" : "string",
"doc" : "Type inferred from 'Female'"
}, {
"name" : "ip_address",
"type" : "string",
"doc" : "Type inferred from '1.197.201.2'"
}, {
"name" : "cc",
"type" : [ "null", "long" ],
"doc" : "Type inferred from '6759521864920116'",
"default" : null
}, {
"name" : "country",
"type" : "string",
"doc" : "Type inferred from 'Indonesia'"
}, {
"name" : "birthdate",
"type" : "string",
"doc" : "Type inferred from '3/8/1971'"
}, {
"name" : "salary",
"type" : [ "null", "double" ],
"doc" : "Type inferred from '49756.53'",
"default" : null
}, {
"name" : "title",
"type" : "string",
"doc" : "Type inferred from 'Internal Auditor'"
}, {
"name" : "comments",
"type" : "string",
"doc" : "Type inferred from '1E+02'"
} ]
}
最佳答案
这似乎还不能通过 Python API 实现...这就是我过去的做法,通过 Spark SQL 创建一个指向导出的 .avsc 的外部表,因为您只想创建一个表并且不加载任何数据...示例:
spark.sql("""
create external table db.table_name
STORED AS AVRO
LOCATION 'PATH/WHERE/DATA/WILL/BE/STORED'
TBLPROPERTIES('avro.schema.url'='PATH/TO/SCHEMA.avsc')
""")
Spark 2.4 中的原生 Scala API 看起来现在可以使用 .avsc 阅读器...因为您使用的是 Databricks,您可以在笔记本中更改内核,例如 %scala 或 %python 或 %sql
... Scala 示例:
import org.apache.avro.Schema
val schema = new Schema.Parser().parse(new File("user.avsc"))
spark
.read
.format("avro")
.option("avroSchema", schema.toString)
.load("/tmp/episodes.avro")
.show()
Spark 2.4 Avro 集成引用文档 =>
https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-avro.html#configuration
关于python - 如何从 avro 架构 (.avsc) 创建表?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56432911/
我在名为 commonSourceMetadata.avsc 的 json 文件中定义了一个名为 "some.package.SourceMetadata" 的 Avro 类型: { "type"
我很想了解在 Avro 中编码两种非常特定类型的数据的最佳实践:时间戳和 IP 地址。 我遇到了时间戳 ( https://issues.apache.org/jira/browse/AVRO-739
如何在 Avro Schema 生成中为数据类型设置最大大小/长度限制。例如:在模式中,我想指定一个字段,该字段采用最大 len 25 的字符串。 最佳答案 我相信您可以使用“固定”avro 类型并指
即是否可以使字段需要类似于 ProtoBuf: 消息搜索请求{ 需要 字符串查询 = 1; } 最佳答案 默认情况下,Avro 中的所有字段都是必需的。照原样 mentioned在官方文档中,如果你想
我有用户编写 AVRO 文件,我想使用 Flume 将所有这些文件移动到使用 Flume 的 HDFS 中。所以我以后可以使用 Hive 或 Pig 来查询/分析数据。 在客户端我安装了 flume
我正在为似乎具有多个对象数组的 JSON 有效负载创建 avro 模式。我不确定如何在模式中表示这一点。有问题的关键是 content: { "id": "channel-id", "name
似乎没有任何方法可以将数据附加到现有的 Avro 序列化文件中。我想让多个进程写入一个 avro 文件,但看起来每次打开它时,我都会从头开始。我不想读入所有数据,然后再将其写回。 使用 ruby
我试图定义一个不太平凡的 Avro 模式,但收效甚微;当它不会抛出架构语法错误时,它不会生成我试图在架构中定义的所有类型。 是否有 avsc 定义的可能内容的完整规范?我一直根据我从 Doc 规范中理
我正在尝试使用 avro-tools-1.7.4.jar create schema 命令创建两个 Avro 模式。 我有两个 JSON 模式,如下所示: { "name": "TestAvro",
首先,我创建了一个如下所示的 avro hive 表。 CREATE EXTERNAL TABLE user STORED AS AVRO LOCATION '/work/user' TBLPROPE
我正在读一本书 Hadoop application architectures,这本书很老但很有趣,在阅读时,我注意到 Avro 被认为是数据序列化框架,而 Parquet 被认为是列数据格式。 我
我一直在四处寻找,看到了 jira https://issues.apache.org/jira/browse/AVRO-739对于这个问题,但我对用户文档中的日期时间的 avro 支持没有更好的了解
我尝试在安装了 Spark 2.4.8 的 Cloud Dataproc 集群 1.4 上运行我的 Spark/Scala 代码 2.3.0。我在读取 avro 文件时遇到错误。这是我的代码: spa
我正在处理 JSON 格式的服务器日志,我想以 Parquet 格式将我的日志存储在 AWS S3 上(并且 Parquet 需要 Avro 模式)。首先,所有日志都有一组共同的字段,其次,所有日志都
这是来自教程点的解串器。 public class Deserialize { public static void main(String args[]) throws Exception{
我正在使用 avro-maven-plugin 1.8.1 从 schema 生成 java 代码,所有字段都是公共(public)的且已弃用,如下所示: public class data_el
一个简单的例子说明了我的问题。 本质上,我正在处理一个跨多个存储库拆分代码的大型项目。在 repo 1 中,在 .avdl 文件中定义了一个 Avro 模式“S1”,该文件被编译到其 Avro 生成的
通过套接字发送avro(avro c)编码数据我正在尝试将 avro 编码数据转换为字节数组(使用 memcpy)后通过套接字发送。我所做的如下所示 /客户端:client.c/ avro_datum
我的问题是这样的。我有一个 2GB 的压缩 avro 文件,HDFS 上存储了大约 1000 条 avro 记录。我知道我可以编写代码来“打开这个 avro 文件”并打印出每条 avro 记录。我的问
我看到以下错误 exception Unsupported Avro type. Supported types are null, Boolean, Integer, Long, Float, Do
我是一名优秀的程序员,十分优秀!