使用Spark可以按文件数量分桶的解决方法如下：

1. 导入必要的Spark库和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id

2. 创建SparkSession：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

3. 读取文件列表：

file_list = ["file1.csv", "file2.csv", "file3.csv", ...]

4. 将文件列表转换为DataFrame：

df = spark.read.csv(file_list, header=True, inferSchema=True)

5. 添加一个自增列作为文件的索引列：

df = df.withColumn("file_index", monotonically_increasing_id())

6. 获取文件数量：

num_files = len(file_list)

7. 定义分桶的数量：

num_buckets = 10

8. 计算每个文件分配到的桶的数量：

df = df.withColumn("bucket", df.file_index % num_buckets)

9. 根据桶的数量进行分桶：

buckets = []
for i in range(num_buckets):
    bucket = df.filter(df.bucket == i)
    buckets.append(bucket)

现在，buckets列表中的每个元素都是一个DataFrame，包含分配到相应桶的文件。你可以根据需要进一步操作或分析这些数据。