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1.spark读取hdfs gz的压缩文件

spark1.5以后的版本支持直接读取gz格式的文件，与读取其他纯文本文件没区别。
启动spark shell的交互界面，按读取普通文本文件的方式读取gz文件：

sc.textFile("/your/path/*.gz").map{...}

以上的代码就能搞定读取gz压缩文件的需求。

2.spark读取parquet格式文件

spark天然就支持parquet格式的文件。
同样进入spark shell的交互界面，然后执行以下操作：

val parquetFile = sqlContext.parquetFile("/your/path/*.parquet")

打印parquet文件的schema：

 parquetFile.printSchema()

查看具体内容：

parquetFile.take(2).foreach(println)

就可以查看文件中的具体内容。

3.使用Parquet-Tools

https://github.com/apache/parquet-mr/tree/master/parquet-tools

首先下载相应的jar包。
然后在本地执行：

alias parquetview='hadoop jar /path/to/your/downloaded/parquet-tools-1.8.1.jar'

接下来使用 meta查看schema，head查看数据

parquetview meta /hdfs/path/single/file/faster
parquetview head /hdfs/path/single/file/faster