在S3中对外部配置单元表的Pyspark写入不是并行的

，这可能是由于以下原因导致的：

1. 数据分区不均匀：在Pyspark中，数据分区是并行处理的基本单位。如果外部配置单元表的数据分区不均匀，即某些分区的数据量较大，而其他分区的数据量较小，那么写入操作可能会出现不并行的情况。这可能是由于数据倾斜或者数据分布不均匀导致的。
2. 写入操作依赖于单个节点：在某些情况下，写入操作可能会依赖于单个节点进行处理，而不是并行处理。这可能是由于数据写入的逻辑或者代码实现方式导致的。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 数据重分区：可以使用Pyspark提供的repartition()或coalesce()函数对数据进行重分区，以确保数据分区均匀。可以根据数据量和集群资源进行合理的分区设置，以提高并行写入的效率。
2. 调整代码逻辑：检查代码逻辑，确保写入操作没有依赖于单个节点进行处理。可以尝试使用Pyspark提供的并行写入方法，如foreachPartition()或foreach()，以实现并行写入。
3. 调整集群资源配置：如果集群资源配置不合理，可能会导致写入操作不并行。可以根据数据量和任务需求，适当调整集群的CPU、内存和并行任务数等配置，以提高写入操作的并行性。

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