在 PyArrow 中，可以使用 pyarrow.parquet.write_table() 方法来写入 Parquet 数据，其默认会将数据写入单个 Parquet 文件中。如果需要按照指定的 chunk_size 写入多个文件，则可以通过自定义 write_target（写入目标）来实现。

下面是一个示例代码，它模拟了一个大数据集并将其按照 chunk_size 分块，然后依次写入多个 Parquet 文件。

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq


# 模拟一个大数据集
table = pa.Table.from_pydict({
    'col1': list(range(1000000)),
    'col2': list(range(1000000, 2000000))
})

# 分块写入 Parquet 文件
chunk_size = 10000
for i in range(0, table.num_rows, chunk_size):
    sub_table = table.slice(i, chunk_size)
    filename = f"data_{i // chunk_size}.parquet"
    with open(filename, "wb") as f:
        parquet_writer = pq.ParquetWriter(f, sub_table.schema)
        parquet_writer.write_table(sub_table)
        parquet_writer.close()

print("Done.")

这段代码将数据集分成了大小为 chunk_size 的小块，并分别将它们写入到以“data_i.parquet”命名的多个文件中。在实际的应用中，你可以按照自己的需求来指定 chunk_size 和 Parquet 文件的命名规则。