python spark中parquet檔案寫到hdfs，同時避免太多的小檔案（block小檔案合併）
在pyspark中，使用資料框的檔案寫出函式write.parquet經常會生成太多的小檔案，例如申請了100個block，而每個block中的結果
只有幾百K，這在機器學習演算法的結果輸出中經常出現，這是一種很大的資源浪費，那麼如何同時避免太多的小檔案（block小檔案合併）？
其實有一種簡單方法，該方法需要你對輸出結果的資料量有個大概估計，然後使用Dataframe中的coalesce函式來指定輸出的block數量
即可，具體使用程式碼如下：
df.coalesce(2).write.parquet(path,mode)
這裡df是指你要寫出的資料框，coalesce(2)指定了寫到2個block中，一個block預設128M，path是你的寫出路徑，mode是寫出模式，常用的是
"overwrite"和"append"。
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