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Vom Foyer aus führt ein langer Flur mit Fischgrätenparkett zu einem Balkon mit Blick auf den Eiffelturm auf der anderen Seite der Seine. To_parquet() hat viele Konfigurationsoptionen, die sowohl das Verhalten als auch die Leistung beeinflussen. Datei, da die Fußzeile aus jeder Datei des Datensatzes geladen werden muss. In naher Zukunft wird eine Technologie namens Brain-Machine Interface das Gehirn und Maschinen miteinander verbinden. Diese Technologie führt zu einem neuen Paradigma und öffnet die Tore zur Digitalisierung des menschlichen Gedächtnisses selbst. In einigen vorhandenen Daten wurde fälschlicherweise MAP_KEY_VALUE anstelle von MAP verwendet.
- Er muss einen int32 annotieren, der die Anzahl der Tage ab der Unix-Epoche, dem 1.
- 300.000 m² große Räume mit hohen Decken, breiten Fluren und Parkettböden und wäre für diese Art der Entwicklung besonders geeignet.
- INT_8, INT_16 und INT_32 müssen einen primitiven int32-Typ undINT_64 einen primitiven int64-Typ bezeichnen.
- Diese beiden Merkmale führen zu erheblichen Leistungsverbesserungen und zur Senkung der Gesamtkosten, da die zu lesende Datenmenge reduziert wird.
- CSV-Dateien lassen sich zwar leicht für eine menschliche Überprüfung öffnen, und einige Datenanalysten arbeiten gerne mit großen CSV-Dateien, aber die Verwendung von Apache Parquet hat gegenüber CSV viele Vorteile.
Diese Pfade können lokal sein oder auf ein entferntes Dateisystem zeigen, indem dem Pfad ein Protokoll vorangestellt wird. Beim Schreiben von Daten sollten für diesen Typ keine Min/Max-Statistiken gespeichert werden, und wenn solche nicht konformen Statistiken beim Lesen gefunden werden, müssen sie ignoriert werden. Beim Lesen müssen unbekannte Einheiten als nicht unterstützte Merkmale behandelt werden.
Seit August 2015 unterstützt Parquet die Big-Data-Verarbeitungsframeworks wie Apache Hive, Apache Drill, Apache Impala, Apache Crunch, Apache Pig, Cascading, Presto und Apache Spark. Da es darum ging, es mit dem Parkettboden in Einklang zu bringen, ist diese Ordnung entstanden. In der Haupthalle befand sich ein wunderschöner Eichenparkettboden, und alles war absolut von der luxuriösesten Art. Im Moment sind sie noch unpopulär, aber wenn Holz verfügbar ist, sollten wir sie bedecken und so den Bewohnern ländlicher Hütten einen Parkettboden geben. Die #r-Direktive kann in F# Interactive, C# Scripting und .NET Interactive verwendet werden. Kopieren Sie dies in das interaktive Tool oder den Quellcode des Skripts, um auf das Paket zu verweisen.
Die Celtics haben am Mittwochabend im ersten Spiel der NBA-Finals auf dem Parkett seit einem Dutzend Jahren gezeigt, dass sie eine gute Verteidigung haben. Das weiße Eichenparkett musste aufgefrischt werden, und der alte Teppich bedeckte den Marmor-Mosaikboden des Foyers. Ähnlich wie Hartholzböden kann sich auch Parkett verziehen, weshalb es nicht in Badezimmern oder anderen feuchten Bereichen verlegt werden sollte. Der Staubsauger kann auf einer Vielzahl von Oberflächen eingesetzt werden, darunter Hartböden, Laminat, Fliesen, Granit und Parkett, wobei seine starke Saugkraft Staub, Papier und andere Abfälle leicht aufnimmt. Ein originaler Holzkamin im Wohnzimmer, Eichenparkett im ganzen Haus und gusseiserne Fenster.
Vorteile Von Apache Parquet
Die Dateien merken sich, welche Spalten numerisch sind, welche kategorisch usw. Usw., so dass Sie beim erneuten Laden Ihrer Daten sicher sein können, dass sie genauso aussehen wie beim Speichern. Wenn es mehrere Schlüssel-Wert-Paare für denselben Schlüssel gibt, muss der letzte Wert für diesen Schlüssel der letzte Wert sein. Andere Werte können ignoriert oder in der Reihenfolge ihrer Kodierung in den Map-Container eingefügt werden.
Version
Wenn die Parquet-Datei N Variablen enthält, dann ist VariableNames ein Array der parkett eiche Größe 1-by-N, das die Namen der Variablen enthält. Dieser Treiber unterstützt auch Geometriespalten unter Verwendung der GeoParquet-Spezifikation. Apache Parquet ist zwar das branchenübliche Dateiformat für analytische Arbeitslasten, aber es gibt auch einige Nachteile, die zu beachten sind. Unterschiedliche Arbeitslasten und Anforderungen können in bestimmten Situationen ein anderes Format erforderlich machen.
Verwenden Sie die Funktion parquetinfo, um ein ParquetInfo-Objekt zu erstellen, das Informationen über die Datei enthält. Unterstützung des Lesens von Daten aus HDFS über snakebite und/oder webhdfs. Apache Avro-Dateien haben das Schema der Datensätze in die Datei eingebettet. Dies ist besonders nützlich bei Streaming-Analysen, wenn sich das Schema der Anwendung, die die Daten erzeugt, im Laufe der Zeit ändern kann.