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在本实战概述中，我们探讨了如何在 Spark SQL 中使用 Parquet 格式作为默认数据源。首先，我们了解了 Parquet 文件的存储特性，包括其二进制存储方式和内嵌的 Schema 信息。接着，通过一系列命令，我们演示了如何在 HDFS 上上传、读取和保存 Parquet 文件。此外，我们还通过 Spark Shell 和 IntelliJ IDEA 进行了实践操作，包括创建 Maven 项目、添加依赖、配置环境和编写 Scala 程序来读取和处理 Parquet 文件。最后，我们通过运行程序验证了数据处理的结果，并在 HDFS 上查看了输出文件。整个过程中，我们不仅学习了 Parquet 文件的处理方法，还掌握了在 Spark SQL 中操作数据的基本技能。