Parquet文件推送数据到OSS_pyarrow.lib.arrowtypeerror expected a string or by

1. 任务背景

• 任务说明：公司 saas 数据分析类产品，客户需要把行为数据回传到客户指定文件系统中（oss）
• 周期：T+1
• 数据格式：parquet
• 数据范围：部分表全量，部分表增量
• 其他要求：

需要历史数据，部分应用部分周期需要全量一个文件，部分历史需要每天一个文件，新的数据 T+1 。

每个文件上传成功后需要一个状态空文件 _SUCCESS 文件

2. 任务分析

a. 分析

• 本数据平台 impala+kudu+hive 架构，impala-shll可导出 csv文件。

注：如果系统简单，要求简单，也可以选择数据存成hive表形式，直接文件可parquet文件。这里选择用 impala- shell 导出方式是客户有复杂的要求等等。

• csv 转 parquet ，并且 parquet文件需要携带 schema 信息。
• 脚本需要支持按某一时间段的每天处理。

b. 方案

（1）python 做脚本

（2）impala-shell 命令方式导出符合要求的csv文件

（3）pandas 和 pyarraow.parquet 结合操作csv

（4）发送标准文件到 OSS

欢迎关注，一起学习

3. 开发

（1）导出csv文件

impala-shell 
-i {imp_host} 
-d {imp_database}  
-q " {sql} " 
-B --output_delimiter="\\t" 
--print_header 
-o /data/xx.csv

(2) 环境执行

os.system(cmd)

(3) csv 转 parquet

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
 
csv_file = pd.read_csv(csvFile, delimiter='\t',low_memory=False)
 
user_schema = pa.schema([
    ('user_id', pa.int64()),
    ('name', pa.string())
])
 
table = pa.Table.from_pandas(csv_file,schema=user_schema)
 
pq.write_table(table, "/data/xxxx.parquet")

(4) 发送到OSS

import oss2
 
auth_endpoint = 'auth_endpoint'
 
access_key_id = 'access_key_id'
 
access_key_secret = 'auth_endpoint'
 
bucket_name = 'bucket_name'
 
auth = oss2.Auth(access_key_id, access_key_secret)
 
bucket = oss2.Bucket(auth,auth_endpoint, bucket_name)
 
 
with open(output_file, 'rb') as file_obj:
    # 上传具体数据
    put_object = bucket.put_object(oss_path, file_obj)
    if put_object and put_object.status == 200:
        # 上传_success文件夹
        put_success=bucket.put_object('{0}/_SUCCESS'.format(oss_success_path), '')
        if put_success and put_success.status == 200:
            print("oss data success file upload success")
        else:
            print("oss success data upload fail")
    else:
        print("oss success data upload fail")

（5）日期循环

import datetime
 
startTime = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=-1)).strftime("%Y%m%d")
endTime = (datetime.datetime.now()).strftime("%Y%m%d")
 
if (is_today == 0):
    startTime = datetime.datetime.strptime('2025-05-09 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S').strftime('%Y%m%d')
    endTime = datetime.datetime.strptime('2025-08-17 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S').strftime('%Y%m%d')
 
while startTime < endTime:
    
    print('逻辑处理')
    
	startTime = (datetime.datetime.strptime(startTime, '%Y%m%d') + datetime.timedelta(days=1)).strftime(
    '%Y%m%d')

4. 遇到的问题

(1) out of memory

Error tokenizing data. C error: out of memory

因为读取 CSV文件过大，内存放不下，设置 low_memory=False，机器内存小于文件大小，那是倒不出来的，除非分块读取

file_index = 0
 
for file in pd.read_csv(csvFile, 
                        delimiter='\t',
                        low_memory=False,
                        chunksize=20000):
    
    table = pa.Table.from_pandas(file, schema=schema)
    
	pq.write_table(table, '/data/xxxx_{1}.parquet'.format(file_index))
 
	file_index+=1

(2) 数据类型转换问题

pyarrow.lib.ArrowTypeError: 
('Expected a string or bytes dtype, got int64', 
 'Conversion failed for column xxxx with type int64')

当数据列出现 Null 的时候，转换 int64 转化不过去，就会报错，需要转为 str 同理一样，其他数据类型也会出现这种情况，当schema定义某列为int64，32，16 .... 的时候,如果出现Null，会自定识别为 float 类型。

csv_file = pd.read_csv(csvFile, delimiter='\t',low_memory=False)
 
csv_file['xxxx'] = csv_file['xxxx'].astype(str)