Glue在做ETL转换时候，因为数据源文件的格式和字段问题，可能无法正确的分区，因此会导致一个一个大文件被转换为若干个小文件，存在一个目录下。如下截图。
在此情况下，可以用Glue继续爬取S3目录内的结构，并使用Athena查询。生成多个文件并不会影响Athena查询数据，但是会降低查询性能，导致查询时间变长。Athena查询使用相对较大的单个文件，例如在几个GB一个文件的体量情况下做分区比较理想。因此对于这种场景，需要调整ETL代码，重新分区，生成单个文件。由此可通过repartition方法或者coalesce方法来进行。
再次运行Glue，所有选择参数与之前一样，进行到最后一步，生成代码后，先不要点击运行。将最后几行代码修改为如下。如下截图。
与之前的代码对比，有如下几行变化。如下代码。
# combile to 1 partition
single_Frame=dropnullfields3.coalesce(1)
datasink4 = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = single_Frame, connection_type = "s3", connection_options = {"path": "s3://glue-zhy-xml/parquet"}, format = "parquet", transformation_ctx = "datasink4")
job.commit()
再次运行Glue ETL任务后，可以看到生成的就是单一文件。
操作完成。