问题背景：
MR计算引擎一般把一次查询切分成多个stage，每个stage是一次MapReduce计算，而MapReduce计算则是将多个Map Task读取到的数据，划分成不同的分区，汇聚到不同的Reduce上进行计算。
Spark计算引擎也是先将一次查询划分成多个stage，各自计算，再写入表中。
文件的平均大小=分区大小/文件数，理想情况下，文件的平均大小在128MB~256MB之间，如果文件的平均大小过于小，则认为数据表里小文件过多，可以进行文件的合并。
小文件增加会导致Namenode节点的内存暴增,严重影响了集群的整体性能。严重情况下会导致集群无法对外服务。
小文件的增加增加了文件读写时间,因为客户端需要从NameNode获取元信息，再从DataNode读取对应数据。
小文件增加还会增加下游任务的map数量,因为 map数量和源数据的文件个数，文件大小等因素相关。
如果map数量很大，并且分区数也很大的情况下，就会产生大量的小文件，小文件个数 和 Map数 * 分区数正相关。因为每个map在往目标表中的某个分区输出数据时，都会输出一个单独的文件。
具体而言：
1、对于MAP only任务，小文件个数 <= Map数 * 分区数，当某些map 没有对应分区字段的数据时，并不会向目标分区输出文件。
2、对于Map-Reduce 任务，小文件个数 <= Reduce数 * 分区数，当某些reduce 没有对应分区字段的数据时，并不会向目标分区输出文件。
解决方案：
1.减小目标表分区数：
分区表通常存在是为了读操作更加快速，而分区数一般由业务字段决定，所以可以根据业务，以及数据分布，特殊处理，合并表小的的分区。
2.减小map/reduce 数
2.1. 减小map数
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
– 设置hive输入端端进行小文件合并
set mapred.max.split.size=536870912 --512M – 每个Map最大输入大小，调大可以减小mapper数
以下参数也可以适当调大：
set mapred.min.split.size.per.node =536870912 – 一个节点上split的至少的大小 ，如果小于这个数会进行合并
set mapred.min.split.size.per.rack =536870912 – 一个交换机下split的至少的大小,如果小于这个参数，则进行合并
set mapreduce.job.split.metainfo.maxsize = 10000000; – The maximum permissible size of the split metainfo file. The JobTracker won’t attempt to read split metainfo files bigger than the configured value. No limits if set to -1. Hadoop v2.x 后，对比Hadoop v1.x参数命名方式发生了变化：
mapred.min.split.size => mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize。
mapred.max.split.size => mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize。
mapred.min.split.size.per.rack => mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack。
mapred.min.split.size.per.node => mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node。
dfs.block.size => dfs.blocksize
mapred.map.tasks => mapreduce.job.maps 但是参数设置太大，会导致Java Heap Space 出现oom，导致失败。
2.2 减小ruduce 数量
set mapred.reduce.tasks=10; – 除非知道数据量的分布，一般不直接设置
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1073741824 – 每个reduce处理的数据量,实际上可能每个reduce 处理的数据量会超过它,默认1G 增加该参数，可以减小reduce数量
3.输出端进行小文件合并：
set hive.merge.mapfiles = true; – map-only任务开启合并,默认是true
set hive.merge.mapredfiles = true; – map-reduce任务开启合并，默认false
set hive.merge.smallfiles.avgsize=160000000; – 如果不是partitioned table的话，输出table文件的平均大小小于这个值，启动merge job，如果是partitioned table，则分别计算每个partition下文件平均大小，只merge平均大小小于这个值的partition。
set hive.merge.size.per.task = 256000000 – merge job后每个文件的目标大小
4.使用sort by,distrubute by sort by 实际上将Map-only 任务变为了Map-reduce 任务，主要由reduce任务数决定，且sort 会对shuffle-read的数据进行排序合并（reducer 内部排序合并），与下述处理方式异曲同工：
用MapReduce的合并输入，用如下参数Insert Overwrite一次分区：
set hive.execute.engine=mapreduce;
set mapred.min.split.size=5368709120;
set mapred.max.split.size=5368709120;
set hive.exec.orc.default.compress=ZLIB;
set hive.exec.orc.encoding.strategy=COMPRESSION;
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;
INSERT OVERWRITE TABLE tablename partition(par_20220101)
SELECT * FROM tablename partition(par_20220101) t ; 若是非分区表，则先将表中的数据排序后，再插入表中；
若是分区表，则先创建新表，插入旧表全部分区数据，再对新表数据排序后，插入表中；
SQL聚合操作过程较长，和串行读文件有关，可以适当增加并发，在处理的时候切小一点：
set hive.execute.engine=mapreduce;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize = 1048576;distribute by key会将同一个key的数据shuffle到同一个reducer（sort by 不会），然后在reducer 内部进行聚合合并，最终写到对应key的分区。
使用distribute后在数据倾斜的情况，会导致任务运行时间变长（用时间换空间），这时候可以采取数据划分策略 ，将数量特别大的那些key建一个任务执行Map-only insert ，并调整好 map的数量，对于剩下的数据采用 insert...select... distrubute by key 的方法减小小文件。这样能保持整个表的小文件不会太大。
