因?yàn)樵O(shè)置上面四個(gè)參數(shù)，看上去規(guī)定了map結(jié)束，MR結(jié)束合并文件，如果文件平均小于smallfiles.avgsize啟動(dòng)一個(gè)新的MRj進(jìn)行文件的二次合并。如果啟動(dòng)mr合并文件，沒有問題。
0.背景
近來我們公司搞小文件治理（小于10Mb），小文件太多的危害就不此贅述了。公司的開發(fā)人員提供的合并小文件治理配置如下：
-- 設(shè)置小文件合并
set hive.merge.mapfiles=true;
set hive.merge.mapredfiles=true;
set hive.merge.size.per.task = 256000000 ;
set hive.merge.smallfiles.avgsize= 256000000 ;
看上去配置的沒啥問題，不管是Map-only，還是MapReduce都考慮到了，只要輸出的文件小于這個(gè)值，就重新啟動(dòng)一個(gè)MR去執(zhí)行文件合并。看也符合Hive官網(wǎng)的配置解釋
然而現(xiàn)實(shí)并非如此，廢話不多說，you can you code,no can no bb.
原分析表數(shù)據(jù)在HDFS存儲(chǔ)為551個(gè)小文件，下面所有的測(cè)試都是基于這個(gè)文件。
1.測(cè)試代碼方案1
設(shè)置啟動(dòng)map前文件合并，先使用官方默認(rèn)配置，實(shí)現(xiàn)文件合并測(cè)試
set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; --官方默認(rèn)值，也是當(dāng)前平臺(tái)默認(rèn)值
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000; --官方默認(rèn)值，也是當(dāng)前平臺(tái)默認(rèn)值
set hive.merge.size.per.task=256000000; --官方默認(rèn)值，也是當(dāng)前平臺(tái)默認(rèn)值
set hive.merge.mapfiles =true ; --官方默認(rèn)值，也是當(dāng)前平臺(tái)默認(rèn)值
set hive.merge.mapredfiles = true ; --官方默認(rèn)值，也是當(dāng)前平臺(tái)默認(rèn)值
drop table if exists FDM_SOR.T_FSA_BHVR_NEW_EXPO_D_tmp_tmp;
create table FDM_SOR.t_fsa_bhvr_new_expo_d_tmp_tmp
stored as orc
as
select
*
from FDM_SOR.t_fsa_bhvr_new_expo_d
where stat_date = '20200630'
結(jié)果：只產(chǎn)生了438個(gè)文件，看樣子效果不錯(cuò)，文件變少了，但是發(fā)現(xiàn)還是有很多小于16Mb的文件，為啥設(shè)置了不管用呢，是不是set
hive.merge.smallfiles.avgsize官方的默認(rèn)值給的太小了。需要加大。看實(shí)驗(yàn)2.
2.測(cè)試代碼方案2
設(shè)置啟動(dòng)map前文件合并，將set
hive.merge.smallfiles.avgsize值加大，增加文件合并的Size。按照官方的說法當(dāng)輸出的文件平均小于16Mb時(shí)系統(tǒng)會(huì)再啟動(dòng)一個(gè)MR進(jìn)行文件合并。這下該管用了吧，請(qǐng)看：
set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; --官方默認(rèn)值，也是當(dāng)前平臺(tái)默認(rèn)值
set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000; --改了這個(gè)值，由默認(rèn)的16Mb，改成256Mb
set hive.merge.size.per.task=256000000; --官方默認(rèn)值，也是當(dāng)前平臺(tái)默認(rèn)值
set hive.merge.mapfiles =true ; --官方默認(rèn)值，也是當(dāng)前平臺(tái)默認(rèn)值
set hive.merge.mapredfiles = true ; --官方默認(rèn)值，也是當(dāng)前平臺(tái)默認(rèn)值
drop table if exists FDM_SOR.T_FSA_BHVR_NEW_EXPO_D_tmp_tmp;
create table FDM_SOR.t_fsa_bhvr_new_expo_d_tmp_tmp
stored as orc
as
select
*
from FDM_SOR.t_fsa_bhvr_new_expo_d
where stat_date = '20200630'
廢話不多說，上結(jié)果請(qǐng)看
結(jié)果分析：沒錯(cuò)，第一次MR因?yàn)镃ombinetext啟動(dòng)了438個(gè)map和上面一樣，果然接著又啟動(dòng)了一個(gè)MR,進(jìn)行輸出后的文件合并。看樣子很DIAO。合并要求文件大小不小256Mb，然后實(shí)際呢？pappa。文件雖然減少了很多到351個(gè)，但依然有很多小文件，很多小于10Mb的文件，這個(gè)時(shí)候心里肯定一句
3.測(cè)試代碼方案3
放大招，功夫有沒有，代碼走一走，加上split參數(shù)
set mapred.max.split.size=256000000;
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
set hive.merge.mapfiles = true ;
set hive.merge.mapredfiles = true ;
set hive.merge.size.per.task = 256000000 ;
set hive.merge.smallfiles.avgsize=160000000 ;
drop table if exists FDM_SOR.T_FSA_BHVR_NEW_EXPO_D_tmp_tmp;
create table FDM_SOR.T_FSA_BHVR_NEW_EXPO_D_tmp_tmp
stored as orc
as
select
*
from FDM_SOR.T_FSA_BHVR_NEW_EXPO_D
where stat_date = '20200630'
廢話不多說，上結(jié)果請(qǐng)看：
結(jié)果分析：這下好了，全是大文件，44大文件，每個(gè)大文件都是辣么大，最小的都是48Mb。為啥加了split參數(shù)以后就生效了呢。前面單獨(dú)合并小文件參數(shù)沒啥效果呢？網(wǎng)上隨便搜一下，都是這種配置這種參數(shù)的？
-- 設(shè)置小文件合并
set hive.merge.mapfiles=true;
set hive.merge.mapredfiles=true;
set hive.merge.size.per.task = 256000000 ;
set hive.merge.smallfiles.avgsize= 256000000 ;
4.答案揭曉
因?yàn)樵O(shè)置上面四個(gè)參數(shù)，看上去規(guī)定了map結(jié)束，MR結(jié)束合并文件，如果文件平均小于smallfiles.avgsize啟動(dòng)一個(gè)新的MRj進(jìn)行文件的二次合并。如果啟動(dòng)mr合并文件，沒有問題。但是忽略了一個(gè)問題，你重新啟動(dòng)一個(gè)mr合并文件，這個(gè)mr是不是需要進(jìn)行文件split，你這個(gè)參數(shù)搞小了，那就會(huì)產(chǎn)生很多task，很多map，比如很多小文件就是一個(gè)map，最終還是產(chǎn)生很多小文件（因?yàn)楹喜⑿∥募膍r只有map）。所以必須要配合split參數(shù)才有用。具體split參數(shù)使用，參考我其他博客。
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