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最佳答案
据我了解，您正在尝试确保每个分区的文件数较少。因此，通过使用 coalesce(10)，每个分区最多可获得 10 个文件。我会建议使用 repartition($"COL")，这里 COL 是用于分区数据的列。这将确保您的“巨大”数据根据 HIVE 中使用的分区列进行拆分。 df.repartition($"COL")
关于hadoop - 如何将大部分数据合并到 spark/Hive 中的单个目录中，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48406372/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！