估计要从Spark写入HDFS的零件文件的数量

取决于数据的大小和HDFS的块大小。

HDFS（分布式文件系统）是一种用于存储大规模数据的分布式文件系统。它将大文件切分成多个数据块并存储在不同的计算节点上，以实现高容错性和高可靠性。

当使用Spark来写入HDFS时，它通常会将数据拆分成多个分区（partitions），每个分区会被处理并写入到一个或多个HDFS的块（block）中。HDFS的块大小通常为128MB。

为了估计要从Spark写入HDFS的零件文件的数量，需要考虑以下两个因素：

1. 数据大小：数据的大小决定了需要多少个HDFS块来存储。假设数据大小为X GB，每个HDFS块大小为128MB，则需要X * 1024 / 128个HDFS块。
2. 分区数量：Spark通常将数据划分成多个分区进行并行处理。分区数量决定了写入HDFS的并行度。假设有Y个分区，则可能会生成Y个零件文件。

综上所述，估计要从Spark写入HDFS的零件文件的数量大致为X * 1024 / 128 * Y。

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