要读取本地Parquet文件而不使用Hadoop路径API，可以使用Apache Parquet库和Java文件I/O操作来实现。以下是一个示例代码：

import org.apache.parquet.column.ColumnDescriptor;
import org.apache.parquet.column.page.PageReadStore;
import org.apache.parquet.example.data.Group;
import org.apache.parquet.example.data.simple.SimpleGroup;
import org.apache.parquet.example.data.simple.SimpleGroupFactory;
import org.apache.parquet.example.data.simple.convert.GroupRecordConverter;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetFileReader;
import org.apache.parquet.hadoop.metadata.ColumnChunkMetaData;
import org.apache.parquet.hadoop.metadata.ParquetMetadata;
import org.apache.parquet.schema.MessageType;
import org.apache.parquet.schema.PrimitiveType;
import org.apache.parquet.schema.Type;
import org.apache.parquet.schema.Types;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;

public class ReadLocalParquetFileExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 定义Parquet文件路径
        String filePath = "/path/to/your/parquet/file.parquet";
        
        // 读取Parquet文件
        byte[] parquetFileBytes = Files.readAllBytes(Paths.get(filePath));
        
        // 创建Parquet文件读取器
        ParquetMetadata parquetMetadata = ParquetFileReader.readFooter(hadoopConfiguration, new File(filePath));
        MessageType schema = parquetMetadata.getFileMetaData().getSchema();
        ParquetFileReader fileReader = new ParquetFileReader(hadoopConfiguration, parquetMetadata, new File(filePath));
        
        // 读取Parquet文件中的数据
        PageReadStore pages = null;
        while ((pages = fileReader.readNextRowGroup()) != null) {
            long rows = pages.getRowCount();
            System.out.println("Number of rows: " + rows);

            MessageType fileSchema = pages.getFileMetaData().getSchema();
            List columns = pages.getRowGroupMetadata().getColumns();

            for (int i = 0; i < columns.size(); i++) {
                ColumnChunkMetaData columnMetaData = columns.get(i);
                
                // 读取列数据
                Type columnType = fileSchema.getType(columnMetaData.getPath());
                ColumnDescriptor columnDescriptor = new ColumnDescriptor(columnMetaData.getPath(), columnType, i, 0);
                long valueCount = columnMetaData.getValueCount();
                PrimitiveType.PrimitiveTypeName primitiveType = columnType.asPrimitiveType().getPrimitiveTypeName();
                ByteBuffer byteBuffer = pages.readColumn(columnDescriptor);

                // 根据列类型处理数据
                switch (primitiveType) {
                    case INT32:
                        for (int j = 0; j < valueCount; j++) {
                            int value = byteBuffer.getInt();
                            // 处理int32类型数据
                            System.out.println(value);
                        }
                        break;
                    case INT64:
                        for (int j = 0; j < valueCount; j++) {
                            long value = byteBuffer.getLong();
                            // 处理int64类型数据
                            System.out.println(value);
                        }
                        break;
                    // 处理其他数据类型...
                }
            }
        }
        
        // 关闭文件读取器
        fileReader.close();
    }
}

这个示例代码使用Apache Parquet库和Java文件I/O操作来读取本地Parquet文件。首先，使用Files.readAllBytes()方法读取Parquet文件的字节数组。然后，使用ParquetFileReader类读取Parquet文件的元数据和数据。在循环中，使用fileReader.readNextRowGroup()方法逐行读取数据，并使用pages.readColumn()方法读取每个列的数据。最后，根据列类型处理数据。

请注意，本示例假设你已经设置好了Hadoop配置。如果你没有设置Hadoop配置，可以创建一个Configuration对象，并将其传递给ParquetFileReader构造函数。另外，本示例处理了int32和int64类型的数据，你可以根据需要处理其他数据类型。