Apache Spark无法直接读取正在使用流式作业写入的Parquet文件夹。这是因为流式作业在写入Parquet文件夹时会生成多个文件，而Spark默认只能读取单个Parquet文件。

要解决这个问题，可以使用spark.readStream的option("mergeSchema", "true")选项来读取整个文件夹并合并模式。

下面是一个解决方法的示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

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

    val streamData = spark.readStream
      .option("mergeSchema", "true")
      .parquet("/path/to/parquet/folder")

    val query = streamData.writeStream
      .outputMode("append")
      .format("console")
      .start()

    query.awaitTermination()
  }
}

在上面的代码中，我们使用option("mergeSchema", "true")选项将所有Parquet文件的模式合并为一个。然后，我们使用writeStream将数据输出到控制台，你可以根据自己的需求更改输出方式。

请确保将/path/to/parquet/folder替换为实际的Parquet文件夹路径。

使用上述代码，你可以读取正在使用流式作业写入的Parquet文件夹，并处理流式数据。