Apache Parquet（https://parquet.apache.org）是一种开源的、面向列的数据文件格式，提供了高效的数据压缩和编码方案，文件名后缀为”.parquet” 。
    由于Parquet文件中包含了数据的Schema信息，所以在读取数据时，只需输入文件的路径即可。Alink的批式/流式读取Parquet文件的组件，也只需设置FilePath参数，使用起来非常简单。

    下面先演示一个批式读取的示例，具体代码如下。文件名称为“iris.parquet”，存储在OSS文件系统上，可以通过HTTP方式访问。使用Alink ParquetSourceBatchOp组件进行读取，然后进行统计操作并打印输出统计结果，最后打印输出一些数据。

    1. ParquetSourceBatchOp()\
    2.     .setFilePath("https://alink-test-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/iris.parquet")\
    3.     .lazyPrintStatistics()\
    4.     .print()

    运行结果如下，统计信息显示有150条记录，和iris数据集的条数相符；

    1. Summary: 
    2. |colName|count|missing|  sum|  mean|variance|min|max|
    3. |-------|-----|-------|-----|------|--------|---|---|
    4. |  class|  150|      0|  NaN|   NaN|     NaN|NaN|NaN|
    5. |     f0|  150|      0|876.5|5.8433|  0.6857|4.3|7.9|
    6. |     f1|  150|      0|458.1| 3.054|   0.188|  2|4.4|
    7. |     f2|  150|      0|563.8|3.7587|  3.1132|  1|6.9|
    8. |     f3|  150|      0|179.8|1.1987|  0.5824|0.1|2.5|

    随后是打印输出的部分数据。
    image.png

    也可以使用流的方式读取数据，具体示例代码如下。使用Alink ParquetSourceStreamOp组件进行读取，打印输出数据。

    1. ParquetSourceStreamOp()\
    2.     .setFilePath("https://alink-test-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/iris.parquet")\
    3.     .print()
    4. StreamOperator.execute()

    运行结果如下，对于流式数据分时间窗口进行显示，这里是最后一个窗口的内容，该窗口内共收到了63条数据。
    image.png