Spark read.parquet耗费太多时间

是因为parquet文件的特性和数据量较大导致的。parquet是一种列式存储格式，它将数据按列存储，可以提供更高的压缩率和查询性能。然而，由于parquet文件的结构复杂，读取和解析parquet文件需要较多的时间和计算资源。

为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 数据分区：将parquet文件按照某个字段进行分区，可以提高查询效率。例如，按照日期字段进行分区，可以将数据按照日期存储在不同的文件夹中，这样在查询时只需要读取特定日期的数据，减少了读取的数据量。
2. 数据压缩：parquet文件支持多种压缩算法，可以选择合适的压缩算法来减小文件大小，从而提高读取性能。常用的压缩算法有Snappy、Gzip和LZO等。
3. 数据缓存：如果读取的parquet文件是经常被查询的热点数据，可以将其缓存在内存或者磁盘上，以减少后续查询时的读取时间。
4. 硬件优化：如果读取parquet文件的性能仍然不理想，可以考虑优化硬件配置，例如增加磁盘带宽、增加内存容量等。

腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，可以帮助优化parquet文件的读取性能。例如：

1. 腾讯云EMR（Elastic MapReduce）：EMR是一种大数据处理平台，支持Spark等多种计算框架，可以提供高性能的parquet文件读取和处理能力。
2. 腾讯云COS（Cloud Object Storage）：COS是一种高可靠、低成本的对象存储服务，可以用来存储parquet文件。COS提供了高速的数据读取和写入能力，可以加速parquet文件的读取过程。
3. 腾讯云CDN（Content Delivery Network）：CDN可以将parquet文件缓存到离用户更近的边缘节点，提供更快的数据传输速度和更低的延迟。

以上是关于Spark read.parquet耗费太多时间的解释和优化建议，希望对您有帮助。