要将Avro 1.8.2中的日期类型写入为Parquet文件，您可以使用Apache Parquet库和Avro库来完成。以下是一个示例代码，展示如何使用Avro和Parquet库将日期类型写入Parquet文件：

首先，确保您已经安装了以下依赖项：

• Avro 1.8.2
• Parquet 1.11.1

接下来，您可以使用以下代码示例来创建一个包含日期类型的Avro记录，并将其写入Parquet文件：

import org.apache.avro.LogicalTypes;
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.io.DatumWriter;
import org.apache.avro.io.EncoderFactory;
import org.apache.avro.specific.SpecificDatumWriter;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.parquet.avro.AvroParquetWriter;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetWriter;
import org.apache.parquet.hadoop.metadata.CompressionCodecName;

import java.io.IOException;

public class AvroParquetWriterExample {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Schema schema = createAvroSchema();

        GenericRecord record = createAvroRecord(schema);

        writeParquetFile(record, schema);
    }

    private static Schema createAvroSchema() {
        Schema.Parser parser = new Schema.Parser();
        String schemaString = "{\n" +
                "    \"type\": \"record\",\n" +
                "    \"name\": \"ExampleRecord\",\n" +
                "    \"fields\": [\n" +
                "        {\"name\": \"date\", \"type\": {\"type\": \"int\", \"logicalType\": \"date\"}},\n" +
                "        {\"name\": \"message\", \"type\": \"string\"}\n" +
                "    ]\n" +
                "}";

        return parser.parse(schemaString);
    }

    private static GenericRecord createAvroRecord(Schema schema) {
        GenericRecord record = new GenericData.Record(schema);
        record.put("date", 18628); // Use integer value representing the date (number of days since Unix epoch)
        record.put("message", "Hello, Avro!");

        return record;
    }

    private static void writeParquetFile(GenericRecord record, Schema schema) throws IOException {
        Path path = new Path("example.parquet");

        CompressionCodecName codec = CompressionCodecName.SNAPPY;

        AvroParquetWriter writer = new AvroParquetWriter<>(
                path,
                schema,
                codec,
                ParquetWriter.DEFAULT_BLOCK_SIZE,
                ParquetWriter.DEFAULT_PAGE_SIZE,
                true
        );

        writer.write(record);

        writer.close();
    }
}

在上面的代码示例中，createAvroSchema()方法创建了一个包含日期类型字段的Avro模式。createAvroRecord()方法创建了一个Avro记录，其中date字段使用整数值来表示日期（自Unix纪元以来的天数）。writeParquetFile()方法使用AvroParquetWriter将记录写入Parquet文件中。

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据自己的需求进行调整和扩展。另外，此示例假设您已经设置了正确的Hadoop配置和文件系统连接。