1. 调整数据分区方式：在写Parquet文件之前，根据数据的特征合理设置分区方式，以减少数据的冗余和存储空间，提高写入速度。示例代码：

df = spark.read.format("csv").load("s3://bucket/file.csv") df.write.partitionBy("date").parquet("s3://bucket/data.parquet")

2. 增加executor数量：提高AWS Glue Job的executor数量可以增加集群的计算资源，加速数据处理和写入速度。示例代码：

from awsglue.context import GlueContext from pyspark.context import SparkContext

sc = SparkContext() glue_context = GlueContext(sc)

job = glue_context.create_job("ExampleJob", args) job.init()

spark = glue_context.spark_session spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.enabled", "false") # 禁用动态分配

glue_context._jsc.sc().getExecutorMemoryStatus().size() # 获取当前executor数量 glue_context._jsc.sc().setExecutorLimit(10) # 设置executor数量为10

3. 修改文件写入格式：使用其他格式替换Parquet格式，如ORC或CSV格式，可以减少写入时间和存储空间。示例代码：

df.write.orc("s3://bucket/data.orc")

以上方法都可以有效地缩短AWS Glue Pyspark Parquet写入S3花费的时间。