我在S3中有包含多行JSON(以换行符分隔)的文件。我想将这些文件转换为柱状格式以供AWSAthena使用我正在关注ConvertingtoColumnarFormatsguide要做到这一点，但是当转换为ORC时，S3中的分区约定将丢失。在这个例子中，如何在转换为parquets3的文件夹结构中保留dt分区？当我运行示例时，它只输出s3://myBucket/pq/000000_0而不是s3://myBucket/pq/dt=2009-04-14-04-05/000000_0这是设置接口(interface)以将JSON导入Hive表的HQL:CREATEEXTERNALTABLEi

spark.sql.shuffle.partitions和spark.default.parallelism有什么区别？我在SparkSQL中都尝试过设置，但是第二阶段的任务数一直是200。 最佳答案 来自答案here,spark.sql.shuffle.partitions配置在为连接或聚合改组数据时使用的分区数。spark.default.parallelism是RDD中的默认分区数s由join等转换返回,reduceByKey,和parallelize当用户未明确设置时。注意spark.default.parallelism似

背景spark的分区无处不在，但是编程的时候又很少直接设置，本文想通过一个例子说明从spark读取数据到内存中后的分区数，然后经过shuffle操作后的分区数，最后再通过主动设置repartition函数时生成的分区数，把数据从读取到写出过程中的分区数做个总结分析首先我们写一段读取目录下的csv文件，对Dataframe进行shuffle操作，聚合操作后把数据写到另外一个目录中的代码来进行分析from__future__importprint_functionimportsysfrompysparkimportSparkConffrompyspark.sqlimportSparkSession