sparksql 生成文件个数

SparkSQL 生成文件的个数取决于输出数据的分区数和每个分区的数据量。如果输出数据只有一个分区，那么生成的文件数量就是1。如果输出数据有多个分区，那么生成的文件数量就是分区数。可以通过设置输出数据的分区数来控制生成的文件数量。例如，可以使用`repartition`或`coalesce`函数来增加或减少分区数，从而控制生成的文件数量。另外，还可以通过调整输出文件的大小来控制生成的文件数量。可以使用`spark.sql.files.maxRecordsPerFile`参数来设置每个输出文件的最大记录数。

相关问题

sparksql 控制生成文件的大小

在 Spark SQL 中，可以通过设置参数控制生成文件的大小。具体来说，可以使用以下参数：

- spark.sql.files.maxPartitionBytes：控制每个分区的最大大小，默认为128MB。
- spark.sql.files.openCostInBytes：控制每次写入文件的开销，默认为4MB。
- spark.sql.shuffle.partitions：控制shuffle操作的分区数，默认为200。

通过调整这些参数，可以控制生成文件的大小和数量。例如，如果想要生成更小的文件，可以将maxPartitionBytes设置为更小的值，例如64MB或32MB。同时，可以增加shuffle的分区数，以便更均匀地分布数据。

sparksql读取mysql数据生成csv文件

可以使用SparkSQL连接MySQL数据库，读取数据，并将数据保存为CSV文件。

具体步骤如下：

1. 首先需要在Spark中添加MySQL的JDBC驱动，可以通过以下命令进行添加：

$SPARK_HOME/bin/spark-shell --packages mysql:mysql-connector-java:5.1.39

2. 在Spark中创建一个SparkSession对象，连接MySQL数据库，读取数据：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("SparkSQLReadMySQL")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

val jdbcDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test")
  .option("dbtable", "table_name")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .load()

其中，url、dbtable、user、password需要根据实际情况进行修改。

3. 将读取的数据保存为CSV文件：

jdbcDF.write
  .format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("delimiter", ",")
  .save("path/to/csv/file")

其中，header表示是否将列名写入CSV文件的第一行，delimiter表示CSV文件的分隔符，save中的路径需要根据实际情况进行修改。

以上就是使用SparkSQL读取MySQL数据并生成CSV文件的步骤。