如何减少使用Pyspark将大型CSV (12 Go)写入GCS存储桶的时间？(>6h)

要减少使用Pyspark将大型CSV（12 GB）写入GCS存储桶的时间，可以采取以下几个步骤：

1. 数据分区：将数据划分为多个分区，以便并行处理。可以使用repartition()或coalesce()方法将数据分区为适当的数量。
2. 数据压缩：使用压缩算法对数据进行压缩，减少数据的大小，从而减少写入时间。常用的压缩算法有Gzip、Snappy、LZO等。可以使用option("compression", "gzip")等方法指定压缩算法。
3. 调整写入参数：根据数据量和集群配置，调整写入参数以优化性能。可以设置spark.sql.files.maxRecordsPerFile参数来控制每个输出文件的最大记录数，以避免生成过多小文件。
4. 并行写入：使用并行写入方式将数据同时写入多个文件，以提高写入速度。可以使用option("maxRecordsPerFile", N)方法设置每个文件的最大记录数，从而控制并行写入的文件数量。
5. 调整集群配置：根据数据量和任务需求，适当调整集群的配置，包括Executor数量、Executor内存、Executor核心数等，以提高计算和写入性能。
6. 使用分区列：如果数据具有可以用于分区的列，可以使用partitionBy()方法将数据按照分区列进行分区存储，以提高查询性能。
7. 使用数据框架：使用Spark的数据框架API进行数据处理和写入，而不是使用底层的RDD API，因为数据框架API提供了更高级的优化和性能。
8. 使用适当的硬件：确保使用高性能的硬件资源，包括CPU、内存、网络等，以提高计算和写入速度。
9. 数据预处理：在写入之前，对数据进行预处理，例如过滤、清洗、转换等，以减少写入的数据量和复杂性。
10. 使用适当的数据格式：选择适合数据特点和需求的数据格式，例如Parquet、ORC等，这些格式可以提供更高的压缩比和查询性能。

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