GitHub - opengeospatial/geoparquet: Specification for storing geospatial vector data (point, line, polygon) in Parquet
This repository defines a specification for how to store geospatial vector data (point, lines, polygons) in Apache Parquet, a popular columnar storage format for tabular data - see this vendor explanation for more on what that means. Our goal is to standardize how geospatial data is represented in Parquet to further geospatial interoperability among tools using Parquet today, and hopefully help pu
Why are new columns added to parquet tables not available from glue pyspark ETL jobs?
We've been exploring using Glue to transform some JSON data to parquet. One scenario we tried was adding a column to the parquet table. So partition 1 has columns [A] and partition 2 has columns [A,B]. Then we wanted to write further Glue ETL jobs to aggregate the parquet table but the new column was not available. Using glue_context.create_dynamic_frame.from_catalog to load the dynamic frame our
AWS Glueデータカタログのスキーマが後から変更された際の挙動について調べてみた | DevelopersIO
Terraformのテンプレート variablesの部分をお好みで変更してください。 # Terraform Setting terraform { required_version = "0.12.6" } # Provider provider "aws" { region = "ap-northeast-1" } # Kinesis Firehose resource "aws_kinesis_firehose_delivery_stream" "firehose_delivery_stream" { name = "${var.firehose_name}" destination = "extended_s3" extended_s3_configuration { bucket_arn = "${aws_s3_bucket.s3_bucket.arn}" buffer_int
カラムナフォーマットのきほん 〜データウェアハウスを支える技術〜 - Retty Tech Blog
こんにちは、Retty.Inc ソフトウェアエンジニア兼データサイエンティストのchie（@chie8842）です。 好きなたべものは焼肉とみかんです。 現在Rettyでは、次世代分析基盤を構築しています。Rettyでは、サービス拡大に伴いログの急増や分析需要の拡大が見込まれるため、高いスループットとコストパフォーマンスを両立する、スケールするアーキテクチャ設計が求められています。 今回は、こうしたスケールするアーキテクチャ設計の実現のために理解しておくべきDWHのコア技術の一つである、カラムナフォーマットに焦点を当てて紹介します。 はじめに - カラムナフォーマットとは カラムナフォーマットとは、データベースの分析用途に利用されるファイルフォーマットの種類の一つです。大量のデータを扱う際に効率的に圧縮してストレージコストを下げたり、計算時に必要なデータだけを取り出して計算コストを小さくで
AVRO vs Parquet — what to use?
I won’t say one is better and the other one is not as it totally depends where are they going to be used. Apache Avro is a remote procedure call and data serialization framework developed within Apache’s Hadoop project. It uses JSON for defining data types and protocols, and serializes data in a compact binary format. (by Wikipedia) Since it’s a row based format, it’s better to use when all fields
Choosing an HDFS data storage format- Avro vs. Parquet and more - StampedeCon 2015
At the StampedeCon 2015 Big Data Conference: Picking your distribution and platform is just the first decision of many you need to make in order to create a successful data ecosystem. In addition to things like replication factor and node configuration, the choice of file format can have a profound impact on cluster performance. Each of the data formats have different strengths and weaknesses, dep
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https://research.google.com/pubs/archive/36632.pdf
CSV vs Parquet vs Avro: Choosing the Right Tool for the Right Job