这篇文章主要介绍了Pyspark读取parquet数据过程的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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parquet数据：列式存储结构，由Twitter和Cloudera合作开发，相比于行式存储，其特点是：
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；压缩编码可以降低磁盘存储空间，使用更高效的压缩编码节约存储空间；只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。
那么我们怎么在pyspark中读取和使用parquet数据呢？我以local模式，linux下的pycharm执行作说明。
首先，导入库文件和配置环境：
import os
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.session import SparkSession
os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3" #多个python版本时需要指定
conf = SparkConf().setAppName('test_parquet')
sc = SparkContext('local', 'test', conf=conf)
spark = SparkSession(sc)然后，使用spark进行读取，得到DataFrame格式的数据：host:port 属于主机和端口号
parquetFile = r"hdfs://host:port/Felix_test/test_data.parquet"
df = spark.read.parquet(parquetFile)
而，DataFrame格式数据有一些方法可以使用，例如：
1.df.first() ：显示第一条数据，Row格式
print(df.first())
2.df.columns：列名
3.df.count()：数据量，数据条数
4.df.toPandas()：从spark的DataFrame格式数据转到Pandas数据结构
5.df.show()：直接显示表数据；其中df.show(n) 表示只显示前n行信息
6.type(df)：显数据示格式
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