今天仍然处于感冒状态，打开电脑随便写一篇，然后滚回床上休息。
我们都知道，在HDFS中不宜存储大量的小文件。所谓小文件，就是大小远小于dfs.block.size的文件。如果有大量小文件的话，会浪费block，使元数据增加，挤占宝贵的NameNode内存。另外，大文件能够发挥磁盘顺序读写的优势，小文件会产生很多随机读写，性能下降。
在我们的数仓体系中，有一部分业务的日志数据来源是RocketMQ。我们编写了Spark Streaming程序作为consumer，将这些日志下沉到以天分区的Hive外部表中，批次间隔（batch duration）为1分钟。久而久之，产生了很多小文件。直觉上讲可以通过增长batch duration来减少输出，但这肯定是下下策。
实在更不动了，明天继续吧(╯‵□′)╯︵┻━┻
感觉稍微好了一些，继续写。我们用两种方法合并解决该问题，十分有效，下面简要叙述下。
利用coalesce()和repartition()算子
在真正落盘之前，可以对RDD做如下两种操作之一：
rdd.coalesce(1, true)
rdd.repartition(1)
Spark Streaming在将结果输出到HDFS时是按分区来的，分区越多，产生的小文件自然也越多。coalesce()算子就用来为RDD重新分区，其源码如下，位于RDD类中。
def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false,
partitionCoalescer: Option[PartitionCoalescer] = Option.empty)
(implicit ord: Ordering[T] = null)
: RDD[T] = withScope {
require(numPartitions > 0, s"Number of partitions ($numPartitions) must be positive.")
if (shuffle) {
/** Distributes elements evenly across output partitions, starting from a random partition. */
val distributePartition = (index: Int, items: Iterator[T]) => {
var position = new Random(hashing.byteswap32(index)).nextInt(numPartitions)
items.map { t =>
// Note that the hash code of the key will just be the key itself. The HashPartitioner
// will mod it with the number of total partitions.
position = position + 1
(position, t)
}
} : Iterator[(Int, T)]
// include a shuffle step so that our upstream tasks are still distributed
new CoalescedRDD(
new ShuffledRDD[Int, T, T](
mapPartitionsWithIndexInternal(distributePartition, isOrderSensitive = true),
new HashPartitioner(numPartitions)),
numPartitions,
partitionCoalescer).values
} else {
new CoalescedRDD(this, numPartitions, partitionCoalescer)
}
}
该算子主要参数有两个：numPartitions表示目标分区数，shuffle表示重分区过程中是否Shuffle。
如果shuffle参数为true的话，会从一个随机分区开始，利用HashPartitioner将所有数据重新均匀分布到numPartitions个分区上，返回一个由CoalescedRDD包装的ShuffleRDD，父子RDD之间为宽依赖。如果shuffle参数为false，就直接返回CoalescedRDD，其内部就只是简单地将多个分区的数据flatMap之后合并为一个分区，父子RDD之间为窄依赖。
由上面的分析可知，若numPartitions大于原分区数，那么shuffle参数一定要设为true才可以。若numPartitions小于原分区数，那么又有两种情况要考虑：
分区数之间的比例不太悬殊。比如原有1000个分区，减少到200个分区，这时可以将shuffle设为false，因为子RDD中的一个分区只对应父RDD的5个分区，压力不大。
分区数之间的比例悬殊。比如原有500个分区，减少到1个分区，就要将shuffle设为true，保证生成CoalescedRDD之前的操作有足够的并行度，防止Executor出现单点问题。这也就是本节开头的做法了。
repartition()算子是借助coalesce()实现的，就是shuffle参数默认为true的版本。
def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
coalesce(numPartitions, shuffle = true)
}
这种方法非常简单，只需要一句话就可以使每批次输出只有一个文件。不过它会增加批次处理时长，如果数据量巨大，可能会造成数据堆积，因此需要观察之后再使用。
利用copyMerge()方法
Hadoop的FileUtil工具类中提供了copyMerge()方法，它专门用来将一个HDFS目录下的所有文件合并成一个文件并输出，其源码如下。
public static boolean copyMerge(FileSystem srcFS, Path srcDir,
FileSystem dstFS, Path dstFile,
boolean deleteSource,
Configuration conf, String addString) throws IOException {
dstFile = checkDest(srcDir.getName(), dstFS, dstFile, false);
if (!srcFS.getFileStatus(srcDir).isDirectory())
return false;
OutputStream out = dstFS.create(dstFile);
try {
FileStatus contents[] = srcFS.listStatus(srcDir);
Arrays.sort(contents);
for (int i = 0; i < contents.length; i++) {
if (contents[i].isFile()) {
InputStream in = srcFS.open(contents[i].getPath());
try {
IOUtils.copyBytes(in, out, conf, false);
if (addString!=null)
out.write(addString.getBytes("UTF-8"));
} finally {
in.close();
}
}
}
} finally {
out.close();
}
if (deleteSource) {
return srcFS.delete(srcDir, true);
} else {
return true;
}
}
我们就可以写一个简单的程序，通过调用copyMerge()方法合并Hive外部表对应分区的文件，并且按照分区的时间粒度（天、小时等）调度。源数据的文件夹可以通过参数来指定，并且设置deleteSource参数为true，就能在合并完成后删除原来的小文件。需要注意的是，为了避免将当前正在写入的文件也合并进去，调度需要有一点延时。
