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如何在使用SparkSession读取CSV摘要时设置分区数?

在使用SparkSession读取CSV摘要时,可以通过设置分区数来提高读取性能和并行度。分区数决定了数据在集群中的分布方式,可以根据数据量和集群资源进行调整。

要设置分区数,可以使用option方法来指定numPartitions参数。具体的代码如下:

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV").getOrCreate()

df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True, \
                    option("numPartitions", "10"))

df.show()

在上述代码中,option("numPartitions", "10")指定了分区数为10。你可以根据实际情况调整这个值。

设置合适的分区数可以提高读取性能,因为每个分区可以在不同的节点上并行处理。然而,分区数过多可能会导致过多的小文件,影响性能。因此,需要根据数据量和集群资源进行权衡和调整。

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