Spark SQL合并小文件的一种方法

小文件问题原因：

spark.sql.shuffle.partitions=200
spark sql默认shuffle分区是200个，如果数据量比较小时，写hdfs时会产生200个小文件。可通过如下调整，使其自适应的合并小文件(本人测试环境从原来的200个小文件合并成一个文件)

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控制输出文件的个数 DataFrame输出结果保存为文件时，尤其是根据某个条件分区时，可以控制输出文件的个数，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")

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下边方法作用不大

解决方法：

spark-sql> set spark.sql.adaptive.enabled=true;

启用 Adaptive Execution ，从而启用自动设置 Shuffle Reducer 特性

spark-sql> set spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize=128000000;

设置每个 Reducer 读取的目标数据量，其单位是字节。默认64M，一般改成集群块大小

参考

sparksession.sqlContext.setConf("hive.merge.mapfiles","true")
sparksession.sqlContext.setConf("mapred.max.split.size","256000000")
sparksession.sqlContext.setConf("mapred.min.split.size.per.node","192000000")
sparksession.sqlContext.setConf("mapred.min.split.size.per.rack","192000000")
sparksession.sqlContext.setConf("hive.input.format","org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat")