Spark 2.4.6 sparksql如何设置参数解决小文件过多的问题

在 Spark 2.4.6 中，可以通过设置以下两个参数来解决 SparkSQL 小文件过多的问题：

1. spark.sql.files.maxPartitionBytes：控制每个分区的最大大小。

2. spark.sql.files.openCostInBytes：控制打开一个新文件的成本，用于计算分区数量。

可以通过在 SparkConf 中设置这两个参数，来优化 SparkSQL 的性能。示例代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
        .appName("example") \
        .config("spark.sql.files.maxPartitionBytes", "128m") \
        .config("spark.sql.files.openCostInBytes", "128m") \
        .getOrCreate()

# 加载数据
df = spark.read.csv("path/to/data")

# 进行数据处理
# ...

# 将结果保存到文件
df.write.csv("path/to/output")

# 关闭 SparkSession
spark.stop()

在上述示例代码中，我们设置了每个分区的最大大小为 128MB，打开一个新文件的成本也为 128MB。根据实际情况，可以适当调整这两个参数的值，来获得更好的性能。同时，可以结合其他优化方式，如合并小文件、压缩文件、使用分区等，来进一步优化 SparkSQL 的性能。