spark BatchWriter 控制生成的文件数量

在Spark中，BatchWriter可以通过设置输出文件的大小来控制生成的文件数量。具体来说，可以设置输出文件的最大大小，当输出文件的大小达到指定的最大值时，BatchWriter会自动关闭当前文件并创建一个新文件来继续写入数据。可以使用以下代码来设置输出文件的大小：

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode}

def writeToHdfs(dataFrame: DataFrame, path: String, batchSize: Int, partitions: Int): Unit = {
  dataFrame
    .repartition(partitions)
    .write
    .option("maxRecordsPerFile", batchSize.toString)
    .mode(SaveMode.Append)
    .format("parquet")
    .save(path)
}

在上面的代码中，我们使用了`maxRecordsPerFile`选项来设置输出文件的最大大小，该选项的值为`batchSize`。这里我们使用了Parquet格式作为输出格式，但是其他格式也支持类似的选项。

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。

spark 调优：控制输出文件的个数

Spark调优中，控制输出文件的个数是一个重要的优化点。过多的输出文件会导致文件系统的负担增加，影响性能。以下是一些控制输出文件个数的方法：

1. 使用coalesce()或repartition()方法将RDD的分区数调整为较小的值，这样输出文件的个数也会减少。

2. 使用saveAsTextFile()方法时，可以设置参数“minPartitions”，控制输出文件的最小分区数。

3. 使用Hadoop的输出格式（如TextOutputFormat、SequenceFileOutputFormat等），可以通过设置参数“mapreduce.output.fileoutputformat.compress”为true，启用压缩输出，减少输出文件的个数。

4. 使用Hive的输出格式（如HiveOutputFormat），可以通过设置参数“hive.exec.reducers.bytes.per.reducer”和“hive.exec.reducers.max”来控制输出文件的个数。

总之，控制输出文件的个数需要根据具体情况进行调整，避免过多的输出文件对性能造成影响。