Spark Structured Streaming写入到parquet会创建如此多的文件

Spark Structured Streaming是一种基于Spark的流式处理引擎，它可以实时处理和分析数据流。当将数据流写入到parquet格式的文件时，可能会创建大量的文件，这是由于Spark Structured Streaming的工作机制所决定的。

Spark Structured Streaming将数据流划分为微批次（micro-batches），每个微批次都会生成一个parquet文件。这种设计可以保证数据的实时性和可靠性，同时也使得数据可以被快速查询和分析。

创建大量的parquet文件有以下几个原因：

1. 数据分区：Spark Structured Streaming会根据数据的分区键将数据划分为不同的分区，每个分区对应一个parquet文件。这样可以提高查询效率，同时也方便后续的数据处理和分析。
2. 容错性：将数据写入多个文件可以提高系统的容错性。如果某个文件损坏或丢失，其他文件仍然可用，不会导致数据的丢失。
3. 并行处理：Spark Structured Streaming可以并行处理多个微批次，每个微批次都会生成一个parquet文件。这样可以充分利用集群的计算资源，提高处理速度。

尽管创建大量的parquet文件可能会占用一定的存储空间，但这是为了保证数据的实时性、可靠性和高性能而必要的。如果对存储空间有较高的要求，可以考虑对生成的parquet文件进行合并或压缩。

对于这个问题，腾讯云提供了一系列与Spark Structured Streaming相关的产品和服务，例如云服务器CVM、弹性MapReduce EMR、分布式文件系统CFS等。这些产品可以帮助用户搭建和管理Spark集群，实现高效的流式数据处理和分析。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档：

• 云服务器CVM
• 弹性MapReduce EMR
• 分布式文件系统CFS