因此ORC/RC都源于Hivespark默认的数据格式是parquet一般ACID是面向一些作为查询服务的数据,然而数仓中的数据更多是作为计算和分层流转。hudi却又可以支持parquet的update操作parquetprotobuf 读写parquet importpyarrow.parquetaspq pq_array = pa.parquet.read_table("area1.parquet", memory_map=True)# The functions ...
DuckDB GitHub 地址:https://github.com/duckdb/duckdb DBeaver 变量读取示例,注意变量功能是 DBeaver 的,不是 DuckDB 自带的 @set path='C:/Users/qbit/Desktop/simple.parquet' SELECT * FROM :path; SELECT * FROM ${path}; SELECT * FROM read_parquet('C:/Users/qbit/Desktop/simple.parquet'); SE...
使用duckdb查询一定范围内的多个parquet文件问题描述 投票:0回答:1我有以此格式排列的镶木地板文件/db/{year}/table{date}.parquet每个年份文件夹中最多有365个文件。如果我想查询某个时间范围内的数据,比如2024-04-28到2024-05-04这一周,我可以使用
duckdb -s "DESCRIBE SELECT * FROM read_parquet('yourfile.parquet')" 根据列名构建查询: duckdb -s "SELECT column0,column1 FROM 'yourfile.parquet' LIMIT 5" 条件化过滤: 从文件中选择所有列,然后过滤column_A大于100且column_B中以AAA开头的结果 duckdb -s "SELECT * FROM 'yourfile.parquet' WHERE...
I receive 1000s of parquet files with same schema every day into a S3 bucket. I am using duckdb with python3 extension to read all the parquet files to subset data from them. The following is the snippet of the code I am using : ...
'lineitem.parquet' """ ).fetchdf() print(df_count) DuckDB内存查询 import duckdb conn = duckdb.connect(database=':memory:') conn.sql(""" CREATE TEMP TABLE IF NOT EXISTS lineitem AS SELECT * FROM read_parquet('lineitem.parquet'); ...
您还可以将数据插入表中或直接从 parquet 文件创建表。这将从 parquet 文件加载数据并将其插入数据库。-- insert the data from the parquet file in the tableINSERT INTO people SELECT * FROM read_parquet('test.parquet');-- create a table directly from a parquet fileCREATE TABLE people AS SELECT ...
直接读写本地的CSV、JSON、EXCEL文件外，DuckDB通过httpfs、parquet扩展支持http、https、s3协议和parquet...
duckdb.read_parquet("example.parquet") duckdb.read_json("example.json") 1. 2. 3. 也可以使用sql语句直接读取: duckdb.sql("select * from 'data/csv/aws_locations.csv'") 1. duckdb的查询结果可以转换为各种格式: duckdb.sql("SELECT 42").fetchall() # Python原生数组对象 ...
DuckDB是一个内存数据库,支持使用SQL语言进行交互,类似于SQLite,但更适合分析任务。DuckDB的SQL查询能力非常强大,能够处理多种数据格式,包括CSV、JSON和Parquet文件。以下是一些基本的SQL命令示例,展示如何在DuckDB中创建表、插入数据和查询数据集。 首先,创建一个表的命令如下: ...