对于相同的数据集、格式等，为什么.write.partitionBy()、.sortBy()、.saveAsTable()产生的数据输出比.write.save小得多？

对于相同的数据集、格式等，为什么.write.partitionBy()、.sortBy()、.saveAsTable()产生的数据输出比.write.save小得多？

首先，.write.partitionBy()、.sortBy()、.saveAsTable()是Spark SQL中用于数据写入的方法，而.write.save是通用的数据写入方法。它们之间的差异主要在于数据的组织方式和存储结构。

1. .write.partitionBy()：这个方法用于将数据按照指定的列进行分区存储。分区是将数据按照某个列的值进行划分，每个分区都会生成一个文件夹，文件夹中包含该分区的数据文件。分区的优势是可以提高查询效率，因为查询时只需要读取特定分区的数据。但是，分区会增加存储开销，因为每个分区都需要生成一个文件夹和相应的元数据。

应用场景：当需要根据某个列的值进行频繁查询时，可以使用.write.partitionBy()进行数据存储。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云COS（对象存储服务）。COS是一种高可用、高可靠、低成本的云端存储服务，适用于各种数据存储和分析场景。通过将数据存储在COS中，可以实现数据的长期保存和快速访问。

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1. .sortBy()：这个方法用于按照指定的列对数据进行排序后再写入。排序会将数据按照指定列的值进行重新排列，以便于后续查询时按照指定列进行快速检索。排序的优势是可以提高查询效率，但是会增加写入数据的时间和计算开销。

应用场景：当需要按照某个列的值进行频繁排序和查询时，可以使用.sortBy()进行数据存储。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云TDSQL（分布式关系型数据库）。TDSQL是一种高性能、高可用、弹性扩展的云数据库服务，适用于大规模数据存储和查询场景。通过使用TDSQL，可以实现数据的快速排序和高效查询。

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1. .saveAsTable()：这个方法用于将数据保存为表格形式。保存为表格的数据可以直接在Spark SQL中进行查询和分析，具有更好的结构化和查询性能。保存为表格的优势是可以方便地进行数据分析和处理，但是会增加存储开销，因为需要维护表格的元数据。

应用场景：当需要对数据进行复杂的查询和分析时，可以使用.saveAsTable()将数据保存为表格形式。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云CDH（云化大数据平台）。CDH是一种基于Hadoop生态的大数据处理和分析平台，提供了丰富的数据存储和计算能力。通过使用CDH，可以实现高效的数据分析和处理。

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综上所述，.write.partitionBy()、.sortBy()、.saveAsTable()相比于.write.save在数据输出上更小的原因是它们采用了不同的数据组织方式和存储结构，以满足不同的数据处理需求和应用场景。