在Apache Spark官方文档中的Parquet Files的“ 配置”部分中：
spark.sql.parquet.writeLegacyFormat （默认值：
false）如果为true，则将以Spark 1.4及更低版本写入数据。例如，十进制值将以Apache
Parquet的固定长度字节数组格式编写，其他系统（例如Apache Hive和Apache
Impala）将使用该格式。如果为false，将使用Parquet中较新的格式。例如，小数将以基于int的格式编写。如果Parquet输出打算用于不支持这种较新格式的系统，请设置为true。
官方文档更新前给出的答案
Hive无法读取由Spark编写的非常相似的SPARK-20297
Parquet
Decimal（12,2），并且Impala最近（20
/ Apr / 17 01:59）解决为“不是问题”。
主要要点是使用
spark.sql.parquet.writeLegacyFormat属性并以旧格式编写实木复合地板元数据（我在官方文档的“
配置”下没有看到此描述，而在SPARK-20937中对此进行了报告）。
启用spark.sql.parquet.writeLegacyFormat时，Hive和Impala可以读取Spark写入的数据。
它确实遵循更新的标准-https://github.com/apache/parquet-
format/blob/master/LogicalTypes.md#decimal，但我错过了文档。难道不是Impala或Hive中的bug？int32 /
int64选项存在于十进制规范的原始版本中，但并未得到广泛实现：https :
//github.com/Parquet/parquet-
format/commit/b2836e591da8216cfca47075baee2c9a7b0b9289。因此，这不是新旧版本，它只是许多系统未实现的替代表示。
这本SPARK-10400也可能是非常有帮助的读物（关于
spark.sql.parquet.writeLegacyFormat财产的历史）：
在致力于在SPARK-6777中实现Parquet向后兼容规则时，我们引入了SQL选项“
spark.sql.parquet.followParquetFormatSpec”。它指示我们是否应该使用Spark
1.4和更早版本采用的旧Parquet格式，还是使用Parquet格式规范中定义的标准格式。但是，此选项的名称有些令人困惑，因为我们不应该遵循该规范并不是超级直观。最好将其重命名为“
spark.sql.parquet.writeLegacyFormat”并反转其默认值（它们的含义相反）。请注意，此选项不是“
public”（isPublic为false）。
