1.问题描述

最近使用spark sql执行etl时候出现了，最终结果大小只有几百k，但是小文件一个分区有上千的情况。

危害：

hdfs有最大文件数限制
浪费磁盘资源（可能存在空文件）；
hive中进行统计,计算的时候,会产生很多个map,影响计算的速度。

2.解决方法

方法一：通过spark的coalesce()方法和repartition()方法

val rdd2 = rdd1.coalesce(8, true) （true表示是否shuffle）
 val rdd3 = rdd1.repartition(8)

说明：

coalesce：coalesce()方法的作用是返回指定一个新的指定分区的Rdd，
如果是生成一个窄依赖的结果，那么可以不发生shuffle，
分区的数量发生激烈的变化，计算节点不足，不设置true可能会出错。

repartition：coalesce()方法shuffle为true的情况。

但是由于使用的是同事直接写好的模块，改新增函数相对比较麻烦，所以作为后手。

方法二：降低spark并行度，即调节spark.sql.shuffle.partitions

比如之前设置的为100，按理说应该生成的文件数为100；
但是由于业务比较特殊，采用的大量的union all，且union all在spark中属于窄依赖，
不会进行shuffle，所以导致最终会生成（union all数量+1）*100的文件数。
如有10个union all，会生成1100个小文件。
这样导致降低并行度为10之后，执行时长大大增加，且文件数依旧有110个，效果有，但是不理想。

方法三：新增一个并行度=1任务，专门合并小文件。

先将原来的任务数据写到一个临时分区（如tmp）；
再起一个并行度为1的任务，类似：

insert overwrite 目标表 select * from 临时分区

但是结果小文件数还是没有减少，略感疑惑；
经过多次测后发现原因：‘select * from 临时分区’ 这个任务在spark中属于窄依赖；
并且spark DAG中分为宽依赖和窄依赖，只有宽依赖会进行shuffle；
故并行度shuffle，spark.sql.shuffle.partitions=1也就没有起到作用；

由于数据量本身不是特别大，所以直接采用了group by（在spark中属于宽依赖）的方式，类似：

insert overwrite 目标表 select * from 临时分区 group by *

先运行原任务，写到tmp分区，‘dfs -count’查看文件数，1100个，运行加上group by的临时任务（spark.sql.shuffle.partitions=1），查看结果目录，文件数=1，成功。
最后又加了个删除tmp分区的任务。

2.结论

方便的话，可以采用coalesce()方法和repartition()方法

如果任务逻辑简单，数据量少，可以直接降低并行度

任务逻辑复杂，数据量很大，原任务大并行度计算写到临时分区，再加两个任务：
一个用来将临时分区的文件用小并行度（加宽依赖）合并成少量文件到实际分区；
另一个删除临时分区；

hive任务减少小文件相对比较简单，可以直接设置参数，如：

Map-only的任务结束时合并小文件：
sethive.merge.mapfiles = true

在Map-Reduce的任务结束时合并小文件：
sethive.merge.mapredfiles= true

当输出文件的平均大小小于1GB时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge：
sethive.merge.smallfiles.avgsize=1024000000
 

3.案例

背景：

flink任务会产生很多小文件，影响namenode性能，需要合并小文件

核心思想：

1.读取hive数据转为DataFrame

2.DataFrame使用coalesce(1)合并为一个文件

3.创建视图，overwrite插入

代码：

/**
 * 控制输出文件的个数DataFrame输出结果保存为文件时，可以控制输出文件的的个数，从而减少小文件的个数
 * DataFrame.coalesce(1).write.format("parquet").mode(SaveMode.Overwrite).partitionBy("分区条件列名").save("路径")
 * @param spark
 * @param startdate
 * @param enddate
 */
class MergeOds(spark: SparkSession, startdate: LocalDate, enddate: LocalDate) extends Serializable  {

  var dateLocalDate: LocalDate = null
  if (startdate != null)
    dateLocalDate = startdate
  else
    dateLocalDate = LocalDate.now().minusDays(1) //默认统计昨日
  val dateString = dateLocalDate.format(DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE)

  var enddateLocalDate: LocalDate = null
  if (enddate != null)
    enddateLocalDate = enddate
  else
    enddateLocalDate = LocalDate.now().minusDays(1) //默认统计昨日
  val enddateString = enddateLocalDate.format(DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE)

  val db = "ods"
  val table = "ods_shop_original_front_point"

  spark.sql(s"msck repair table $db.$table")
  spark.sql(
   s"""
      |select * from $db.$table
      |where pdate >= '$dateString'
      |and pdate <= '$enddateString'
      |""".stripMargin).coalesce(1).createTempView(table)
  spark.sql(
   s"""
      |insert overwrite table $db.$table partition(pdate)
      |select * from $table
      |""".stripMargin)

}