我试图读写Parquet文件作为rdd使用Spark。我不能在我当前的应用程序中使用sparksql上下文（它需要structtype中的parquet模式，当我从avro模式转换时，在少数情况下会给我castexception）
因此，如果我尝试通过重载avroparquetformat并将parquetinputformat发送到hadoop来实现和保存parquet文件，以以下方式编写：

def saveAsParquetFile[T <: IndexedRecord](records: RDD[T], path: String)(implicit m: ClassTag[T]) = {
            val keyedRecords: RDD[(Void, T)] = records.map(record => (null, record))
            spark.hadoopConfiguration.setBoolean("parquet.enable.summary-metadata", false)
            val job = Job.getInstance(spark.hadoopConfiguration)
            ParquetOutputFormat.setWriteSupportClass(job, classOf[AvroWriteSupport])
            AvroParquetOutputFormat.setSchema(job, m.runtimeClass.newInstance().asInstanceOf[IndexedRecord].getSchema())
            keyedRecords.saveAsNewAPIHadoopFile(
              path,
              classOf[Void],
              m.runtimeClass.asInstanceOf[Class[T]],
              classOf[ParquetOutputFormat[T]],
              job.getConfiguration
            )
          }

这是一个错误：

Exception in thread "main" java.lang.InstantiationException: org.apache.avro.generic.GenericRecord

我按如下方式调用函数：

val file1: RDD[GenericRecord] = sc.parquetFile[GenericRecord]("/home/abc.parquet")
sc.saveAsParquetFile(file1, "/home/abc/")