amazon-web-services - 使用Pyspark在S3中写入 Parquet 文件时出错

我正在尝试读取一些表( Parquet 文件)并进行一些联接，并将它们以 Parquet 格式写入S3中，但是我遇到错误或花了两个多小时来写表。
错误:

    An error was encountered:
    Invalid status code '400' from https://.... with error payload: {"msg":"requirement failed: session isn't active."}

除该表外，我还可以将其他表编写为 Parquet 。
这是我的示例代码:

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
spark = SparkSession.builder.config("spark.sql.catalogImplementation", "in-memory").getOrCreate()

table1 = spark.read.parquet("s3://.../table1")
table1.createOrReplaceTempView("table1")

table2 = spark.read.parquet("s3://.../table2")
table2.createOrReplaceTempView("table2")

table3 = spark.read.parquet("s3://.../table3")
table3.createOrReplaceTempView("table3")

table4 = spark.read.parquet("s3://.../table4")
table4.createOrReplaceTempView("table4")

Final_table = spark.sql("""
select
      a.col1
      a.col2
...
      d.coln
 from

        table1 a
        left outer join
        table2 b
        on
        cond1
        cond2
        cond3
        left outer join
        table3 c
        on
...
        """)

Final_table.count()
# 3813731240

output_file="s3://.../final_table/"

final_table.write.option("partitionOverwriteMode", "dynamic").mode('overwrite').partitionBy("col1").parquet(output_file)

为了添加更多内容，我尝试了分区，但没有成功。另外，我尝试了不同的EMR群集，例如
群集1:
主
m5.24x大
群集2:
主
m5.24x大
1个核心
m5.24x大
群集3:
主
m5d.2xlarge
8核
m5d.2xlarge
EMR发布版本
5.29.0

最佳答案

大多数 Spark 作业可以通过可视化其DAG进行优化。
在这种情况下，如果您能够运行sql并以最少的时间获取计数，并且所有时间都花在编写上，那么这里有一些建议

因为您已经知道数据帧的计数，所以请删除计数操作，因为这对于您的工作来说是不必要的开销。

现在，您将基于col1对数据进行分区，因此最好尝试对数据进行重新分区，以便在写入时执行最少的随机播放。

你可以做类似的事情

df.repartition('col1', 100).write

如果您知道分区号，也可以设置分区号。