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一、Spark读取parquet文件统计数据量

1. 首先，创建一个 SparkSession 对象：

val spark = SparkSession.builder().appName("Parquet Data Count").getOrCreate()

2. 然后，使用 SparkSession 读取 Parquet 文件并将其转换为 DataFrame：

val data = spark.read.format("parquet").load("/path/to/hdfs/parquet/file")

3. 最后，使用 DataFrame 的 count 方法进行数据量统计：

val count = data.count()

二、parquet-tools统计parquet文件数据量

下载parquet-tools工具

使用 Hadoop 命令行工具：

1. 首先，使用 Hadoop 命令行工具 hadoop 运行以下命令：

hadoop fs -cat /path/to/hdfs/parquet/file | parquet-tools rowcount

2. 该命令将读取 Parquet 文件并使用 parquet-tools 工具来统计数据量，并输出结果。

三、实际应用案例

读取hdfs上的parquet文件：

%sparkval data = spark.read.format("parquet").load("/optics/ods_optics_prod/packing_data_item_1h_a/datetime=2023122514/part-00000-2675f81c-3c90-4af7-a489-bd8ce5cfec2c-c000.zstd.parquet")

查看数据量：

%spark
val count = data.count()count: Long = 433173