pyspark write.parquet()创建一个文件夹，而不是parquet文件

pyspark中的write.parquet()方法用于将数据以parquet格式写入文件。默认情况下，该方法会将数据写入一个parquet文件，而不是创建一个文件夹。

Parquet是一种列式存储格式，适用于大规模数据处理和分析。它具有高效的压缩率和查询性能，可以提供更快的数据读取速度和更小的存储空间占用。

然而，如果你想将数据写入一个文件夹而不是单个parquet文件，可以使用write.mode()方法来实现。具体来说，你可以将mode参数设置为"overwrite"或"append"，然后将path参数指定为文件夹路径。这样，pyspark会将数据写入指定的文件夹，并在文件夹中创建多个parquet文件，每个文件对应一个分区。

下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取数据
data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 将数据写入文件夹
data.write.mode("overwrite").parquet("output_folder")

在上述示例中，我们首先使用SparkSession读取了一个CSV文件，并将数据存储在一个DataFrame中。然后，我们使用write.mode("overwrite")方法将数据以parquet格式写入一个文件夹，文件夹路径为"output_folder"。

这样，pyspark会将数据按照分区的方式写入多个parquet文件，每个文件对应一个分区。你可以在"output_folder"中查看生成的parquet文件。

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