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
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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