如何在MaxCompute中合并小文件_云原生大数据计算服务 MaxCompute(MaxCompute)-阿里云帮助中心

分布式文件系统按块（Block）存放数据，文件大小比块大小（64MB）小的文件称为小文件。分布式系统不可避免会产生小文件，比如SQL或其他分布式引擎的计算结果、Tunnel数据采集。合并小文件可以达到优化系统性能的目的。本文为您介绍如何在MaxCompute中合并小文件。

背景信息

小文件过多，会带来以下问题：

MaxCompute处理单个大文件比处理多个小文件更有效率，小文件过多会影响整体的执行性能。
小文件过多会给Pangu文件系统带来一定的压力，影响存储空间的有效利用。

因此从存储和性能两方面考虑，都需要将计算过程中产生的小文件合并。MaxCompute在小文件处理方面的功能日趋完善，主要体现在以下方面：

默认情况下，当作业完成之后，如果满足一定的条件，系统会自动分配一个Fuxi Task进行小文件合并，即使用过程中经常看到的MergeTask。
默认情况下，一个Fuxi Instance不再只能处理一个小文件，而是最多可以处理100个小文件，同时可以通过odps.sql.mapper.merge.limit.size参数来控制读取文件总大小。
MaxCompute后台会定期扫描元数据库，对小文件较多的表或分区进行小文件合并，这个合并过程对您透明。

但是通过元数据发现仍然存在大量的小文件未被合并掉，例如有的表一直在写入，无法自动执行合并操作，需要您先将写入作业停止，然后再手工进行小文件合并操作。

注意事项

使用合并小文件功能需要用到计算资源，如果您购买的实例是按量计费，会产生相关费用，具体计费规则与SQL按量计费保持一致，详情请参见SQL作业按量付费。
合并小文件命令不支持Transactional表，如果需要对Transactional表进行小文件合并，请参见COMPACTION。

查看表的文件数

命令语法
您可以通过如下命令查看表的文件数：
```
desc extended <table_name> [partition (<pt_spec>)];
```
参数说明
- table_name：必填。待查看表的名称。
- pt_spec：可选。待查看分区表的指定分区。格式为(partition_col1 = partition_col_value1, partition_col2 = partition_col_value2, ...)。
结果示例
如下图所示，odl_bpm_wfc_task_log表的示例分区有3607个文件，分区大小274MB （287869658Byte），平均文件大小约为0.07MB，需要进行小文件合并。

解决方案

通过元数据检测，分区中含有100个以上的文件且平均文件大小小于64MB的都可以进行小文件合并，合并的方案有如下两种。

即时合并
使用如下命令进行小文件即时合并。
```
ALTER TABLE <table_name> [partition (<pt_spec>)] MERGE SMALLFILES;
```
对odl_bpm_wfc_task_log表执行即时合并操作，完成后如下所示文件数减少为19个，存储大小也减少到37MB，在合并小文件的同时，存储效率也有了明显提升。
一般情况下，使用默认参数可以达到合并小文件的效果。但MaxCompute同时提供一些参数完成定制需求，常用的一些参数如下：
- set odps.merge.cross.paths=true|false
  设置是否跨路径合并，对于表下面有多个分区的情况，合并过程会将多个分区生成独立的MergeAction进行合并，所以对于odps.merge.cross.paths设置为true，并不会改变路径个数，只是分别去合并每个路径下的小文件。
- set odps.merge.smallfile.filesize.threshold = 64
  设置合并文件的小文件大小阈值，文件大小超过该阈值，则不进行合并，单位为MB。此参数可以不进行设置，不设置时，则使用全局变量odps_g_merge_filesize_threshold，该参数值默认为32MB，设置时必须大于32MB。
- set odps.merge.maxmerged.filesize.threshold = 500
  设置合并输出文件量的大小，输出文件大于该阈值，则创建新的输出文件，单位为MB。此参数可以不进行设置，不设置时，则使用全局变odps_g_max_merged_filesize_threshold，该参数值默认为500MB，设置时必须大于500MB。

PyODPS脚本合并

通过PyODPS异步提交任务，合并前一天任务产出的小文件，脚本示例如下：

import os
from odps import ODPS

# 确保 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 环境变量设置为用户 Access Key ID，
# ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 环境变量设置为用户 Access Key Secret，
# 不建议直接使用 Access Key ID / Access Key Secret 字符串
o = ODPS(
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),
    os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),
    project='your-default-project',
    endpoint='your-end-point',
)

#注意需要替换$table_name为所需的表名
table_name = $table_name
t = odps.get_table(table_name)

#设置merge选项
hints = {'odps.merge.maxmerged.filesize.threshold': 256}

#examples for multi partition
insts = []
#iterate_partitions list列举ds=$datetime下所有分区，分区格式也可能是其他格式
for partition in t.iterate_partitions(spec="ds=%s" % $datetime):
    instance=odps.run_merge_files(table_name, str(partition), hints=hints)
		#从这个logview的Waiting Queue点进去，才可以找到真正执行的logview
    print(instance.get_logview_address())
    insts.append(instance)

#等待分区结果
for inst in insts:
    inst.wait_for_completion()

运行上述脚本需要提前安装PyODPS，安装方法请参见PyODPS。

使用案例

tbcdm.dwd_tb_log_pv_di是数据稳定性体系识别出来的需要合并小文件的物理表，通过元数据tbcdm.dws_rmd_merge_task_1d提供的信息，如下图所示，可以看出此表相关分区的文件个数大部分都在1000以上，多的甚至达到7000以上，但平均文件大小有些还不到1MB。使用示例使用如下命令采用即时合并方案对其进行小文件合并。

set odps.merge.cross.paths=true;
set odps.merge.smallfile.filesize.threshold=128;
set odps.merge.max.filenumber.per.instance = 2000;
alter table tbcdm.dwd_tb_log_pv_di partition (ds='20151116') merge smallfiles;

合并小文件后结果如下图所示：优化结果