spark df插入hive表后小文件数量多，如何合并？

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我是靠谱客的博主无情曲奇，最近开发中收集的这篇文章主要介绍spark df插入hive表后小文件数量多，如何合并？，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

原文地址：https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/7113936.html　

在做spark开发过程中，时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题。

一般情况下通过hive的参数设置：

    val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob")
    //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set("spark.executor.memory", "10g")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val hiveContext = new HiveContext(sc)

    hiveContext.sql("use myhivedb")

    // toDF() method need this line...
    import hiveContext.implicits._
    hiveContext.sql("set hive.mapred.supports.subdirectories=true")
    hiveContext.sql("set mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true")
    hiveContext.sql("set mapred.max.split.size=256000000")
    hiveContext.sql("set mapred.min.split.size.per.node=128000000")
    hiveContext.sql("set mapred.min.split.size.per.rack=128000000")
    hiveContext.sql("set hive.hadoop.supports.splittable.combineinputformat=true")
    hiveContext.sql("set hive.exec.compress.output=true")
    hiveContext.sql("set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec")
    hiveContext.sql("set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat")

    hiveContext.sql("set hive.merge.mapfiles=true")
    hiveContext.sql("set hive.merge.mapredfiles=true")
    hiveContext.sql("set hive.merge.size.per.task=256000000")
    hiveContext.sql("set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000")

    hiveContext.sql("set hive.groupby.skewindata=true")

通过df.repartition(xxx).persist()来实现小文件合并

但是并不是所有的小文件都会合并的，例如：

val my_df = my_temp1_df.unionAll(my_temp2_df)
my_df.registerTempTable("temp_temphivetable")
hiveContext.sql("insert into temphivetable select * from temp_temphivetable")
// -rwxrwx---+ 3 jc_rc jc_rc_group 187.9 K 2017-06-28 17:58 /my tenant name/myhivedb/temphivetable/part-37944.gz
// -rwxrwx---+ 3 jc_rc jc_rc_group 188.9 K 2017-06-28 17:56 /my tenant name/myhivedb/temphivetable/part-37945.gz

当设置：repartition(1000)时

    // 当设置：repartition(1000)时，
    // -rwxrwx---+  3 jc_rc jc_rc_group     10.9 M 2017-07-01 16:31 /my tenant name/myhivedb/temphivetable/part-00998.gz
    // -rwxrwx---+  3 jc_rc jc_rc_group     10.9 M 2017-07-01 16:31 /my tenant name/myhivedb/temphivetable/part-00999.gz
    val my_df = my_temp1_df.unionAll(my_temp2_df).repartition(1000).persist()
    my_df.registerTempTable("temp_temphivetable")
    hiveContext.sql("insert into temphivetable select * from temp_temphivetable")

当设置：repartition(100)时

    // 当设置：repartition(100)时，
    // -rwxrwx---+  3 jc_rc jc_rc_group    103.0 M 2017-07-01 17:53 /my tenant name/myhivedb/temphivetable/part-00098.gz
    // -rwxrwx---+  3 jc_rc jc_rc_group    103.2 M 2017-07-01 17:53 /my tenant name/myhivedb/temphivetable/part-00099.gz
    val my_df = my_temp1_df.unionAll(my_temp2_df).repartition(1000).persist()
    my_df.registerTempTable("temp_temphivetable")
    hiveContext.sql("insert into temphivetable select * from temp_temphivetable")

hivesql下采用snappy方式压缩并且合并：

 1 set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000;
 2 set hive.mapred.supports.subdirectories=true;
 3 set mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true;
 4 set mapred.max.split.size=256000000;
 5 set mapred.min.split.size.per.node=128000000;
 6 set mapred.min.split.size.per.rack=128000000;
 7 set hive.hadoop.supports.splittable.combineinputformat=true;
 8 set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
 9 set hive.merge.mapfiles=true;
10 set hive.merge.mapredfiles=true;
11 set hive.merge.size.per.task=256000000;
12 set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000;
13 set hive.groupby.skewindata=true;
14 set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
15 set hive.exec.parallel=true;
16 set hive.exec.parallel.thread.number=32;
17 SET hive.exec.compress.output=true;
18 SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
19 SET mapred.output.compression.type=BLOCK;
20 set hive.exec.compress.intermediate=true;
21 set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
22 set hive.intermediate.compression.type=BLOCK;