pyarrow.ParquetDataset > 分区列的架构

Question

我有一个 pandas 数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={"col1": [1, 2], "col2": [3.0, 4.0], "col3": ["foo", "bar"]})

使用s3fs:

from s3fs import S3FileSystem

s3fs = S3FileSystem(**kwargs)

我可以把它写成镶木地板数据集

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

tbl = pa.Table.from_pandas(df)
root_path = "../parquet_dataset/foo"

pq.write_to_dataset(
    table=tbl,
    root_path=root_path,
    filesystem=s3fs,
    partition_cols=["col3"],
    partition_filename_cb=lambda _: "data.parquet",
)

稍后，我需要 pq.ParquetSchema 用于转储的 DataFrame。

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq


dataset = pq.ParquetDataset(root_path, filesystem=s3fs)
schema = dataset.schema

但是 parquet 数据集 -> “模式”不包括分区 cols 模式。

如何获取分区列的架构？

Answer 1

我认为您需要 ParquetDataset 分区键架构的提示。

partition_schema = pa.schema([pa.field('col3', pa.string())])
partitioning = pa.dataset.partitioning(schema=partition_schema)

partitionaldataset = pq.ParquetDataset(
    root_path, 
    partitioning=partitioning,
)

这给你这个架构：

col1: int64
col2: double
col3: string

PS：我无法完全重现您的示例（我无权访问 S3），我不得不在写入和读取数据集时添加 use_legacy_dataset=False。

Answer 2

原来我必须显式转储“元数据”。

table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_to_dataset(
    table=table,
    root_path=path,
    filesystem=s3fs,
    partition_cols=partition_cols,
    partition_filename_cb=lambda _: "data.parquet",
)

# Write metadata-only Parquet file from schema
pq.write_metadata(
    schema=table.schema, where=path + "/_common_metadata", filesystem=s3fs
)

文档https://arrow.apache.org/docs/python/parquet.html#writing-metadata-and-common-medata-files

我只关心“公共元数据”，但您可以转储行统计信息。

pyarrow.ParquetDataset > 分区列的架构

Schema for pyarrow.ParquetDataset > partition columns

python

hive

pandas

parquet

pyarrow