Hive 导入 parquet 数据步骤如下：

1. 查看 parquet 文件的格式
2. 构造建表语句
3. 倒入数据

一、查看 parquet 内容和结构

下载地址

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命令

1. 查看结构：
   java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30

2. 查看内容：
   java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar head -n 2 activity.201711171437.0.parquet

parquet 和 hive 的 field 类型映射关系

BINARY -> STRING
BOOLEAN -> BOOLEAN
DOUBLE -> DOUBLE
FLOAT -> FLOAT
INT32 -> INT
INT64 -> BIGINT
INT96 -> TIMESTAMP
BINARY + OriginalType UTF8 -> STRING
BINARY + OriginalType DECIMAL -> DECIMAL

二、hive 命令

创建表

create table test_data(a bigint) stored as parquet; 
# 创建表时可选择数据存储格式

Tips：分区 partitioned by (date string)

本地导入数据

load data local inpath '/path/data.parquet' into table test_database.test_table_name;

导入HDFS中的数据

load data inpath '/path/data.parquet' into table test_database.test_table_name;

Tips：区别是没有 local

三、pandas 数据导成 parquet 文件

先安装 pyarrow 或 fastparquet 库

import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(data={'col1': [1,2],'col2': [3,4]})
>>> df.to_parquet('df.parquet.gzip',compression='gzip')
>>> pd.read_parquet('df.parquet.gzip')
    col1  col2
0     1     3
1     2     4

参考

• Parquet 格式文件，查看Schema
• Using PyArrow with pandas
• Reading and Writing the Apache Parquet Format