Apache Spark 2.0的parquet文件与Apache Arrow是兼容的，可以在Spark中使用Arrow进行读取和操作parquet文件。

以下是一个使用Apache Arrow读取Spark parquet文件的示例代码：

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("ParquetToArrow") \
    .getOrCreate()

# 读取parquet文件为Spark DataFrame
df = spark.read.parquet("path/to/parquet_file.parquet")

# 将Spark DataFrame转换为Arrow Table
table = pa.Table.from_pandas(df.toPandas())

# 将Arrow Table保存为parquet文件
pq.write_table(table, "path/to/arrow_file.parquet")

# 关闭SparkSession
spark.stop()

注意：在运行此代码之前，需要确保已经安装了pyarrow和pyspark库。

这样就可以在Spark中使用Apache Arrow读取和操作parquet文件。