parquet-tools

命令行下查看 Parquet 文件内容，用 parquet-tools 就挺顺手的，尤其你文件直接在 HDFS 上的时候。输出清爽，能看 schema、row group、具体数据。比起写 Spark 代码跑一遍，轻便多了。 parquet-tools 的 dump 和 head 命令还挺实用，常用来快速确认字段和数据有没有问题。比如你新写了个 ETL，第一时间想验证下结果，就靠它了。 下载方便，有现成的 parquet-tools-0.1.0-bin.tar.gz 可直接用。解压后进命令行，跑个 parquet-tools schema hdfs://path/to/file 立马看到结构，

parquet-tools-0.1.0-bin.tar.gz 可供下载。

使用 Parquet CLI 查看 Parquet 文件的元数据，可了解文件中的行组数量、行组大小、列编码、列统计信息、字典编码回退和索引信息。

了解如何利用 Java 库读取、写入和处理 Parquet 文件。

利用 PySpark 的强大功能，你可以轻松将 CSV 文件转换为更高效的 Parquet 格式，实现数据处理的优化。

通过汉化包，MySQL Tools 5.0 图形界面将以中文显示，为用户带来更便捷的操作体验。

DB2是一款由IBM开发的关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级数据存储和管理。db2性能监控工具是DB2数据库管理员和系统管理员用来优化和维护数据库性能的关键资源。以下是对这些工具及其重要性的详细解释： 1. 监控工具的重要性： - 性能监控是确保DB2稳定运行的关键，它帮助识别潜在的问题，如慢查询、资源瓶颈、内存使用不当或I/O延迟等。 - 通过实时监控，可以及时调整系统参数，提高数据库响应速度，保证业务连续性和用户体验。 2. 教程内容概述： - tutorial1.pdf：可能涵盖DB2的基础安装和配置，包括环境设置、安装步骤和初步的性能调优建议。 - tutorial2_instal

人工智能开发的好资源说起来不少，但要找一个既全、又能下手就用的，还真不多。这套叫Artificial Intelligence Tools-开源的工具包就挺实在，内容全、门槛低，适合你动手练练手。 神经网络和数据挖掘是这里的主角，像CNN、RNN、LSTM这些模型都能找到相关资源。还有个c45-0.1的文件，嗯，是C4.5决策树的实现，分类任务用得上。 包里有不少和深度学习框架配套的工具，比如TensorFlow、PyTorch那种重量级的，搭建模型、训练调参都不愁。你要是之前用过Keras，这套资源上手会快。 做数据预也有好帮手，pandas、scikit-learn这些库都有涉及。分类、聚

从 MySQL 导入数据到 Hive 里用 Parquet 格式，靠的是Sqoop这一把好用的老工具。最常见的场景，比如你线上业务跑在 MySQL，离线仓库用的是 Hive，又查询快、压缩好，就适合用 Parquet。 Sqoop 的命令写起来不复杂，像下面这样就能搞定： sqoop import \ --connect jdbc:mysql://your-mysql-host:3306/yourdb \ --username youruser \ --password yourpass \ --table your_table \ --hive-import \ --hive-table y

ParquetViewer.exe 是一款 Windows 平台上的 Parquet 文件 编辑器，它允许用户打开、查看和编辑 Parquet 格式 的数据文件。该工具使用户能够快速预览和操作 Parquet 格式的数据，而无需使用复杂的编程工具。该编辑器支持查看文件的详细内容，并提供简单的操作界面，方便用户进行数据处理和分析。