parquet文件和配置单元表中的列名应该匹配，然后只有您可以使用配置单元查询查看特定列的数据。否则，您将看到这些列的行具有空值。
让我向您展示一下它是如何按照分步说明编写的：
1） 创建包含列（id，name）的配置单元表

0: jdbc:hive2://localhost:10000> CREATE EXTERNAL TABLE kmdb.test_ext_parquet (id STRING, name STRING) STORED AS PARQUET LOCATION '/km_hadoop/data/test_ext_parquet';
No rows affected (0.178 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT * FROM kmdb.test_ext_parquet;
+----------------------+------------------------+--+
| test_ext_parquet.id  | test_ext_parquet.name  |
+----------------------+------------------------+--+
+----------------------+------------------------+--+
No rows selected (0.132 seconds)

2） 编写parquet文件：我创建一个具有相同列名（id，name）的sparkDataframe并编写parque文件。

>>> dataDF=spark.createDataFrame([("1", "aaa"), ("2", "bbb")]) \
...  .toDF("id", "name")
>>> 
>>> dataDF.show(200, False)
+---+----+                                                                      
|id |name|
+---+----+
|1  |aaa |
|2  |bbb |
+---+----+

>>> dataDF.coalesce(1).write.mode('append').parquet("/km_hadoop/data/test_ext_parquet")
>>>

3） 验证数据

0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT * FROM kmdb.test_ext_parquet;
+----------------------+------------------------+--+
| test_ext_parquet.id  | test_ext_parquet.name  |
+----------------------+------------------------+--+
| 1                    | aaa                    |
| 2                    | bbb                    |
+----------------------+------------------------+--+
2 rows selected (0.219 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000>

4） 现在使用spark dataframe编写具有不同列名（id2，name2）的parquet文件

>>> dataDF2=spark.createDataFrame([("101", "ggg"), ("102", "hhh")]) \
...  .toDF("id2", "name2")
>>> 
>>> dataDF2.show(200, False)
+---+-----+
|id2|name2|
+---+-----+
|101|ggg  |
|102|hhh  |
+---+-----+

>>> 
>>> dataDF2.coalesce(1).write.mode('append').parquet("/km_hadoop/data/test_ext_parquet")
>>>

5） 让我们查询表以查看数据，查看列的空值。

0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT * FROM kmdb.test_ext_parquet;
+----------------------+------------------------+--+
| test_ext_parquet.id  | test_ext_parquet.name  |
+----------------------+------------------------+--+
| 1                    | aaa                    |
| NULL                 | NULL                   |
| 2                    | bbb                    |
| NULL                 | NULL                   |
+----------------------+------------------------+--+
4 rows selected (0.256 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000>

6） 现在，我将只使用一个正确的列名（id）编写parquet文件，另一个是不存在的（name2）。

>>> dataDF3=spark.createDataFrame([("201", "xxx"), ("202", "yyy")]) \
...  .toDF("id", "name2")
>>> 
>>> dataDF3.show(200, False)
+---+-----+
|id |name2|
+---+-----+
|201|xxx  |
|202|yyy  |
+---+-----+

>>> 
>>> dataDF3.coalesce(1).write.mode('append').parquet("/km_hadoop/data/test_ext_parquet")
>>>

7） 让我们查询表以查看数据，查看不正确列的空值。

0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT * FROM kmdb.test_ext_parquet;
+----------------------+------------------------+--+
| test_ext_parquet.id  | test_ext_parquet.name  |
+----------------------+------------------------+--+
| NULL                 | NULL                   |
| NULL                 | NULL                   |
| 1                    | aaa                    |
| 2                    | bbb                    |
| 201                  | NULL                   |
| 202                  | NULL                   |
+----------------------+------------------------+--+
6 rows selected (0.225 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000>

8） 现在我们如何读取“隐藏”数据？只需创建一个包含所有列的表。

0: jdbc:hive2://localhost:10000> CREATE EXTERNAL TABLE kmdb.test_ext_parquet_all_columns (id STRING, name STRING,id2 STRING, name2 STRING)
. . . . . . . . . . . . . . . .>  STORED AS PARQUET LOCATION '/km_hadoop/data/test_ext_parquet';
No rows affected (0.097 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT * FROM  kmdb.test_ext_parquet_all_columns;
+----------------------------------+------------------------------------+-----------------------------------+-------------------------------------+--+
| test_ext_parquet_all_columns.id  | test_ext_parquet_all_columns.name  | test_ext_parquet_all_columns.id2  | test_ext_parquet_all_columns.name2  |
+----------------------------------+------------------------------------+-----------------------------------+-------------------------------------+--+
| NULL                             | NULL                               | 101                               | ggg                                 |
| NULL                             | NULL                               | 102                               | hhh                                 |
| 1                                | aaa                                | NULL                              | NULL                                |
| 2                                | bbb                                | NULL                              | NULL                                |
| 201                              | NULL                               | NULL                              | xxx                                 |
| 202                              | NULL                               | NULL                              | yyy                                 |
+----------------------------------+------------------------------------+-----------------------------------+-------------------------------------+--+
6 rows selected (0.176 seconds)
0: jdbc:hive2://localhost:10000>

现在，我如何知道Parquet文件中的所有列是什么？？？我可以使用spark读取Parquet文件：

>>> spark.read.option("mergeSchema", "true").parquet("/km_hadoop/data/test_ext_parquet").show(10,False)
+----+-----+----+----+
|id2 |name2|id  |name|
+----+-----+----+----+
|101 |ggg  |null|null|
|102 |hhh  |null|null|
|null|xxx  |201 |null|
|null|yyy  |202 |null|
|null|null |1   |aaa |
|null|null |2   |bbb |
+----+-----+----+----+

>>>

我希望这有帮助。。