PySpark高效转换：CSV 文件转 Parquet

STDF文件转换工具可以帮助您将STDF格式的文件快速转换为Excel、CSV等常见格式，方便数据处理和分析。

了解如何利用 Java 库读取、写入和处理 Parquet 文件。

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。

在数据分析和处理中，CSV文件作为一种通用的数据存储格式被广泛使用。然而，处理大型CSV文件时可能会遇到诸如加载慢、编辑困难等问题。为了解决这些挑战，推出了专门用于切割大型CSV文件的工具。该工具支持按行数或文件大小进行分割，用户可以灵活设定切割参数以提高操作效率。通过这种方式，用户能够更方便地管理和处理大量CSV数据，确保数据处理过程更加高效和流畅。

这份资源提供了 MySQL、Teradata 和 PySpark 代码互转表，帮助您在不同关系型数据库和大数据仓库之间轻松转换代码逻辑。此外，还包含使用 PySpark 和 Hive 进行数据转换操作的代码示例。

这个函数能够将Touchstone文件（.s2p或.s1p格式）中的数据转换为Excel文件（*.xls）。需要注意的是，该功能仅适用于文件格式为“#Hz S RI R 50”的情况。

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。

首先，这是对cell2csv.m代码的改进链接： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/47055-cell-array-to-csv-file-improved-cell2csv-m 。这次更新改进了以下功能：通过网络驱动器大幅提升了性能（通过删除循环），在本地驱动器上有时也提高了性能；改进了内置writecell()函数的效率；增加了设置输出CSV文件访问权限的选项（写入、追加等）；增加了设置浮点精度的功能（旧版cell2csv通常限制在%.4f，而writecell总是%.15f）。这些改进使得此工具更加高效和灵活。

该文件名为 RFM_TRAD_FLOW.csv