如何在使用SparkSession读取CSV摘要时设置分区数？

在使用SparkSession读取CSV摘要时，可以通过设置分区数来提高读取性能和并行度。分区数决定了数据在集群中的分布方式，可以根据数据量和集群资源进行调整。

要设置分区数，可以使用option方法来指定numPartitions参数。具体的代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV").getOrCreate()

df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True, \
                    option("numPartitions", "10"))

df.show()

在上述代码中，option("numPartitions", "10")指定了分区数为10。你可以根据实际情况调整这个值。

设置合适的分区数可以提高读取性能，因为每个分区可以在不同的节点上并行处理。然而，分区数过多可能会导致过多的小文件，影响性能。因此，需要根据数据量和集群资源进行权衡和调整。

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