Welche Technologien wurden verwendet, um die Daten in Parquet zu laden, und welche Mechanismen wurden genutzt, um die Daten zu erhalten und zu laden?

Для загрузки данных в формат Parquet обычно используют следующие технологии и механизмы:

• Apache Spark — популярный инструмент для обработки больших данных, который умеет читать и записывать Parquet напрямую. Например, данные из CSV или базы данных можно загрузить в DataFrame и сохранить в Parquet:

val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("input.csv")
df.write.parquet("output.parquet")

• Apache Hadoop — с помощью библиотек Parquet можно писать данные в HDFS в формате Parquet.

• Apache Flink — для потоковой обработки с поддержкой Parquet.

• Pandas + PyArrow — в Python для небольших объемов данных:

import pandas as pd
import pyarrow.parquet as pq
import pyarrow as pa

df = pd.read_csv('input.csv')
table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, 'output.parquet')

Механизмы:

• Использование колонко-ориентированного формата Parquet для эффективного сжатия и быстрого чтения.
• Схема данных хранится внутри файла, что облегчает интеграцию.
• Часто данные сначала загружаются в промежуточные структуры (DataFrame), затем сериализуются в Parquet.

Таким образом, выбор технологии зависит от объема данных, инфраструктуры и требований к обработке.