Spark数据集的Parquet数据大小计算

要计算Spark数据集的Parquet数据大小，可以使用Spark的DataFrame API来加载Parquet数据，并使用内置的函数来计算数据大小。以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object ParquetDataSizeCalculator {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("ParquetDataSizeCalculator")
      .getOrCreate()

    // 加载Parquet数据
    val parquetData = spark.read.parquet("path/to/parquet/data")

    // 计算数据大小
    val dataSize = parquetData.queryExecution.optimizedPlan.statistics.sizeInBytes

    println(s"Parquet数据大小: $dataSize bytes")

    spark.stop()
  }
}

在上述代码中，首先使用SparkSession创建一个SparkSession对象。然后，使用read.parquet()方法加载Parquet数据集，将其转换为DataFrame。接下来，我们使用DataFrame的queryExecution.optimizedPlan.statistics.sizeInBytes属性来获取数据大小。最后，将数据大小打印出来。

请确保将代码中的"path/to/parquet/data"替换为实际的Parquet数据集路径。