parquet数据：列式存储结构，由Twitter和Cloudera合作开发，相比于行式存储，其特点是：
可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量；压缩编码可以降低磁盘存储空间，使用更高效的压缩编码节约存储空间；只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。
那么我们怎么在pyspark中读取和使用parquet数据呢？我以local模式，linux下的pycharm执行作说明。
首先，导入库文件和配置环境：
import os
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.session
