Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目，最新的版本是1.8.0。

列式存储和行式存储相比有哪些优势呢？

1、可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量。

2、压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码（例如Run Length Encoding和Delta Encoding）进一步节约存储空间。

3、只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。 

这里讲解Parquet数据源的第一个知识点，使用编程的方式加载Parquet文件中的数据。

package cn.spark.study.sql;

import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;

import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

import org.apache.spark.api.java.function.Function;

import org.apache.spark.sql.DataFrame;

import org.apache.spark.sql.Row;

import org.apache.spark.sql.SQLContext;

/**

 * Parquet数据源之使用编程方式加载数据

 * @author Administrator

 *

 */

public class ParquetLoadData {

    public static void main(String[] args) {

        SparkConf conf = new SparkConf()

                .setAppName("ParquetLoadData");

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);

        // 读取Parquet文件中的数据，创建一个DataFrame

        DataFrame usersDF = sqlContext.read().parquet(

                "hdfs://spark1:9000/spark-study/users.parquet");

        // 将DataFrame注册为临时表，然后使用SQL查询需要的数据

        usersDF.registerTempTable("users");

        DataFrame userNamesDF = sqlContext.sql("select name from users");  

        // 对查询出来的DataFrame进行transformation操作，处理数据，然后打印出来

        List<String> userNames = userNamesDF.javaRDD().map(new Function<Row, String>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override

            public String call(Row row) throws Exception {

                return "Name: " + row.getString(0);

            }

        }).collect();

        for(String userName : userNames) {

            System.out.println(userName);

        }

    }

}

##打包、上传

##运行脚本

cat parquet_load_data.sh

/usr/local/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/bin/spark-submit \

--class cn.spark.study.sql.ParquetLoadData \

--num-executors 3 \

--driver-memory 100m \

--executor-memory 100m \

--executor-cores 3 \

--files /usr/local/hive/conf/hive-site.xml \

--driver-class-path /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.17.jar \

/usr/local/spark-study/java/sql/saprk-study-java-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \

package cn.spark.study.sql

import org.apache.spark.SparkConf

import org.apache.spark.SparkContext

import org.apache.spark.sql.SQLContext

object ParquetLoadData {

  def main(args: Array[String]) {

    val conf = new SparkConf().setAppName("ParquetLoadData")

    val sc = new SparkContext(conf)

    val sqlContext = new SQLContext(sc)

    // 读取Parquet文件中的数据，创建一个DataFrame

    val usersDF = sqlContext.read.parquet("hdfs://spark1:9000/spark-study/users.parquet")

    // 将DataFrame注册为临时表，然后使用SQL查询需要的数据

    usersDF.registerTempTable("users")

    val userNameDF = sqlContext.sql("select * from users")

    // 对查询出来的DataFrame进行transformation操作，处理数据，然后打印出来

    userNameDF.rdd.map( row => "Name: " + row(0)).collect()

      .foreach( userName => println(userName))

  }

}

##Export-->打jar包-->上传

##运行脚本

[root@spark1 sql]# cat parquet_load_data.sh

/usr/local/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/bin/spark-submit \

--class cn.spark.study.sql.ParquetLoadData \

--num-executors 3 \

--driver-memory 100m \

--executor-memory 100m \

--executor-cores 3 \

--files /usr/local/hive/conf/hive-site.xml \

--driver-class-path /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.17.jar \

/usr/local/spark-study/scala/sql/spark-study-scala.jar \