Apache Parquet是一种列式存储格式，主要用于在大数据环境下进行高效的数据存储和分析。虽然Parquet本身不直接支持全文搜索功能，但可以与其他工具和框架结合使用来实现全文搜索。

一种常见的方法是将Parquet数据加载到分布式计算框架（如Apache Spark）中，然后使用该框架提供的全文搜索功能来查询数据。以下是一个使用Spark进行全文搜索的示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object ParquetFullTextSearch {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("ParquetFullTextSearch")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    // 加载Parquet数据
    val parquetData = spark.read.parquet("path/to/parquet/file")

    // 创建临时视图
    parquetData.createOrReplaceTempView("parquetTable")

    // 执行全文搜索查询
    val searchResults = spark.sql("SELECT * FROM parquetTable WHERE textColumn LIKE '%searchText%'")

    // 显示查询结果
    searchResults.show()
  }
}

在上述代码中，我们使用Spark读取Parquet数据，并将其加载到一个临时视图中。然后，我们执行一条带有LIKE子句的SQL查询，以实现全文搜索。可以根据具体需求修改查询语句中的条件。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时可能需要根据数据结构和查询需求进行相应的调整。另外，还可以使用其他支持全文搜索的工具或框架，如Elasticsearch，与Parquet数据进行集成来实现全文搜索功能。