如何避免spark sql做数据导入时产生大量小文件

1.合并小文件：可以使用Spark的coalesce或repartition函数将小文件合并成较大的文件，减少文件数量。

2.调整并行度：可以通过调整Spark的并行度参数，控制每个任务处理的数据量，减少任务数量，从而减少小文件数量。

3.使用Hive表：可以将数据导入到Hive表中，通过Hive的合并小文件功能，将小文件合并成较大的文件。

4.使用压缩：可以使用Spark支持的压缩格式，如Snappy、Gzip等，将数据压缩后再导入，减少文件数量。

5.使用分区：可以将数据按照某个字段进行分区，将同一分区的数据写入同一个文件中，减少小文件数量。

6.使用bucket：可以将数据按照某个字段进行分桶，将同一桶的数据写入同一个文件中，减少小文件数量。