Spark/Parquet分区是否保持有序？

Spark/Parquet分区是否保持有序取决于具体的实现和使用方式。

在Spark中，Parquet是一种列式存储格式，它支持数据的分区和排序。Parquet文件可以按照某个或多个列进行分区，这样可以将数据划分为更小的块，提高查询性能。分区可以是单个列或多个列的组合，例如按照日期、地区、用户等进行分区。

对于分区内部的数据是否保持有序，Parquet本身并没有强制要求。但是，可以通过在写入数据时进行排序来实现分区内的有序性。在Spark中，可以使用DataFrame或Dataset的sortWithinPartitions方法对数据进行排序，然后再写入Parquet文件。

在读取Parquet文件时，Spark可以利用分区信息进行数据的过滤和选择，提高查询效率。如果需要按照特定的顺序读取数据，可以在读取数据时使用orderBy方法指定排序列。

总结起来，Spark/Parquet分区是否保持有序取决于数据的写入和读取方式。可以通过在写入数据时进行排序，或在读取数据时指定排序列来实现分区内的有序性。具体的实现方式可以根据具体的业务需求和数据特点进行选择。

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