Parquet 是一种高效的列式存储格式，适用于大规模数据分析。在 Spark SQL 中，Parquet 文件是一种常见的数据源，Spark 提供了对 Parquet 文件的内置支持。以下是一些关于在 Spark SQL 中使用 Parquet 文件的示例：

读取 Parquet 文件：
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder.appName("ParquetExample").getOrCreate()

// 读取 Parquet 文件
val parquetDF = spark.read.parquet("path/to/parquet/file")

// 显示 DataFrame 中的数据
parquetDF.show()

写入 Parquet 文件：
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType, IntegerType}

val spark = SparkSession.builder.appName("ParquetWriteExample").getOrCreate()

// 创建一个示例 DataFrame
val data = Seq(
  Row("John", 25),
  Row("Alice", 30)
)

val schema = StructType(List(
  StructField("name", StringType, true),
  StructField("age", IntegerType, true)
))

val df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(data), schema)

// 将 DataFrame 写入 Parquet 文件
df.write.parquet("path/to/output/parquet/file")

使用 Spark SQL 查询 Parquet 文件：
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder.appName("ParquetSQLExample").getOrCreate()

// 注册 Parquet 文件为临时视图
spark.read.parquet("path/to/parquet/file").createOrReplaceTempView("parquetTable")

// 在 Spark SQL 中执行查询
val result = spark.sql("SELECT * FROM parquetTable WHERE age > 25")

// 显示查询结果
result.show()

在上述示例中，spark.read.parquet 用于读取 Parquet 文件，write.parquet 用于将 DataFrame 写入 Parquet 文件。在 Spark SQL 中，可以通过注册 Parquet 文件为临时视图，然后使用 Spark SQL 查询语言对其进行查询。

这些示例展示了如何在 Spark SQL 中读取、写入和查询 Parquet 文件。当你的数据以 Parquet 格式存储时，可以充分利用它的列式存储优势，并通过 Spark SQL 提供的接口进行高效的数据处理。


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