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Spark SQL可以支持Parquet、JSON、Hive等数据源，并且可以通过JDBC连接外部数据源。前面的介绍中，我们已经涉及到了JSON、文本格式的加载，这里不再赘述。这里介绍Parquet，下一节会介绍JDBC数据库连接。
Parquet是一种流行的列式存储格式，可以高效地存储具有嵌套字段的记录。Parquet是语言无关的，而且不与任何一种数据处理框架绑定在一起，适配多种语言和组件，能够与Parquet配合的组件有：
* 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL
* 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch, Scalding, Kite
* 数据模型: Avro, Thrift, Protocol Buffers, POJOs
Spark已经为我们提供了parquet样例数据，就保存在“/usr/local/spark/examples/src/main/resources/”这个目录下，有个users.parquet文件，这个文件格式比较特殊，如果你用vim编辑器打开，或者用cat命令查看文件内容，肉眼是一堆乱七八糟的东西，是无法理解的。只有被加载到程序中以后，Spark会对这种格式进行解析，然后我们才能理解其中的数据。
下面代码演示了如何从parquet文件中加载数据生成DataFrame。
scala> import spark.implicits._
import spark.implicits._
scala> val parquetFileDF = spark.read.parquet("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/users.parquet")
SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".
SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.
parquetFileDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, favorite_color: string ... 1 more field]
scala> parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile")
scala> val namesDF = spark.sql("SELECT * FROM parquetFile")
namesDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, favorite_color: string ... 1 more field]
scala> namesDF.foreach(attributes =>println("Name: " + attributes(0)+" favorite color:"+attributes(1)))
16/12/02 10:18:49 WARN hadoop.ParquetRecordReader: Can not initialize counter due to context is not a instance of TaskInputOutputContext, but is org.apache.hadoop.mapreduce.task.TaskAttemptContextImpl
Name: Alyssa favorite color:null
Name: Ben favorite color:red
下面介绍如何将DataFrame保存成parquet文件。
进入spark-shell执行下面命令：
scala> import spark.implicits._
import spark.implicits._
scala> val peopleDF = spark.read.json("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json")
peopleDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]
scala> peopleDF.write.parquet("file:///usr/local/spark/mycode/newpeople.parquet")
上述过程执行结束后，可以打开第二个终端窗口，在Shell命令提示符下查看新生成的newpeople.parquet：
cd /usr/local/spark/myCode/
ls
上面命令执行后，可以看到”/usr/local/spark/myCode/”这个目录下多了一个newpeople.parquet，不过，注意，这不是一个文件，而是一个目录（不要被newpeople.parquet中的圆点所迷惑，文件夹名称也可以包含圆点），也就是说，peopleDF.write.parquet("file:///usr/local/spark/myCode/newpeople.parquet")括号里面的参数是文件夹，不是文件名。下面我们可以进入newpeople.parquet目录，会发现下面2个文件：
part-r-00000-8d3a120f-b3b5-4582-b26b-f3693df80d45.snappy.parquet
_SUCCESS
这2个文件都是刚才保存生成的。现在问题来了，如果我们要再次把这个刚生成的数据又加载到DataFrame中，应该加载哪个文件呢？很简单，只要加载newpeople.parquet目录即可，而不是加载这2个文件，语句如下：
scala> val users = spark.read.parquet("file:///usr/local/spark/myCode/people.parquet")
users: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]
