spark用shell读取hdfs parquet文件方式 注册表

可以使用 Spark 的 DataFrame API 读取 HDFS 上的 Parquet 文件并注册成表，具体步骤如下：

1. 启动 Spark Shell：

   $ spark-shell

2. 使用 SparkSession 对象创建 DataFrame，示例代码如下：

   val df = spark.read.parquet("hdfs://localhost:9000/path/to/parquet")

上述代码读取了 HDFS 中的 Parquet 文件，并将其转换成 DataFrame。

3. 使用 DataFrame 的 `createOrReplaceTempView` 方法将其注册成表，示例代码如下：

   df.createOrReplaceTempView("my_table")

上述代码将 DataFrame `df` 注册成名为 `my_table` 的表。

4. 可以使用 Spark SQL 的语法查询该表，示例代码如下：

   val result = spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM my_table")
   result.show()

上述代码查询 `my_table` 表中的记录数量并输出结果。

需要注意的是，上述代码中的 HDFS 路径应该是正确的，并且 SparkSession 对象需要正确配置。此外，需要确保 HDFS 中的 Parquet 文件的 schema 与 DataFrame 中的 schema 一致，否则会出现解析错误。