大多数开发人员都弄错的Hive与MapReduce小文件合并问题
背景：近来我们公司搞小文件治理（小于10Mb），小文件太多的危害就不此赘述了。公司的开发人员提供的合并小文件治理配置如下：
-- 设置小文件合并set hive.merge.mapfiles=true;set hive.merge.mapredfiles=true;set hive.merge.size.per.task = 256000000 ;set hive.merge.smallfiles.avgsize= 256000000 ;
看上去配置的没啥问题，不管是Map-only，还是MapReduce都考虑到了，只要输出的文件小于这个值，就重新启动一个MR去执行文件合并。看也符合Hive官网的配置解释：
然而现实并非如此，废话不多说，you can you code,no can no bb.
原分析表数据在HDFS存储为551个小文件，下面所有的测试都是基于这个文件。
1.测试代码方案1
设置启动map前文件合并，先使用官方默认配置，实现文件合并测试
set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; --官方默认值，也是当前平台默认值set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000; --官方默认值，也是当前平台默认值set hive.merge.size.per.task=256000000; --官方默认值，也是当前平台默认值set hive.merge.mapfiles =true ; --官方默认值，也是当前平台默认值set hive.merge.mapredfiles = true ; --官方默认值，也是当前平台默认值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_tmpstored as orcasselect*from FDM_SOR.t_fsa_bhvr_new_expo_dwhere stat_date = '20200630'
结果：只产生了438个文件，看样子效果不错，文件变少了，但是发现还是有很多小于16Mb的文件，为啥设置了不管用呢，是不是set hive.merge.smallfiles.avgsize官方的默认值给的太小了。需要加大。看实验2。
2.测试代码方案2
设置启动map前文件合并，将set hive.merge.smallfiles.avgsize值加大，增加文件合并的Size。按照官方的说法当输出的文件平均小于16Mb时系统会再启动一个MR进行文件合并。这下该管用了吧，请看：
set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; --官方默认值，也是当前平台默认值set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000; --改了这个值，由默认的16Mb，改成256Mbset hive.merge.size.per.task=256000000; --官方默认值，也是当前平台默认值set hive.merge.mapfiles =true ; --官方默认值，也是当前平台默认值set hive.merge.mapredfiles = true ; --官方默认值，也是当前平台默认值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_tmpstored as orcasselect*from FDM_SOR.t_fsa_bhvr_new_expo_dwhere stat_date = '20200630'
废话不多说，上结果请看
结果分析：没错，第一次MR因为Combinetext启动了438个map和上面一样，果然接着又启动了一个MR,进行输出后的文件合并。看样子很DIAO。合并要求文件大小不小256Mb，然后实际呢？pappa。文件虽然减少了很多到351个，但依然有很多小文件，很多小于10Mb的文件，这个时候心里肯定一句。
3.测试代码方案3
放大招，功夫有没有，代码走一走，加上split参数
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_tmpstored as orcasselect*from FDM_SOR.T_FSA_BHVR_NEW_EXPO_Dwhere stat_date = '20200630'
废话不多说，上结果请看：
结果分析：这下好了，全是大文件，44大文件，每个大文件都是辣么大，最小的都是48Mb。为啥加了split参数以后就生效了呢。前面单独合并小文件参数没啥效果呢？网上随便搜一下，都是这种配置这种参数的？
-- 设置小文件合并set hive.merge.mapfiles=true;set hive.merge.mapredfiles=true;set hive.merge.size.per.task = 256000000 ;set hive.merge.smallfiles.avgsize= 256000000 ;
4.答案揭晓
因为设置上面四个参数，看上去规定了map结束，MR结束合并文件，如果文件平均小于smallfiles.avgsize启动一个新的MRj进行文件的二次合并。如果启动mr合并文件，没有问题。但是忽略了一个问题，你重新启动一个mr合并文件，这个mr是不是需要进行文件split，你这个参数搞小了，那就会产生很多task，很多map，比如很多小文件就是一个map，最终还是产生很多小文件（因为合并小文件的mr只有map）。所以必须要配合split参数才有用。具体split参数使用，参考以往文章。