# 优化小文件场景下的Spark SQL性能
#### 操作场景
Spark SQL的表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响性能。
在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产生过多的Task，提高性能。
#### 配置描述
1. 安装Spark客户端。 
   详细操作请参考[安装MRS客户端](https://support.huaweicloud.com/cmpntguide-lts-mrs/mrs_01_2127.html)。
   
   
2. 使用客户端安装用户登录Spark客户端节点。 
   要启动小文件优化，在Spark客户端的"*{客户端安装目录}*/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf"配置文件中进行设置。
   当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时，设置此配置项，不会有明显的性能提升。
   表1参数说明 
   | **参数**                            | **描述**                                                                          | 取值示例             |
   |:---|:---|:---|
   | spark.sql.files.maxPartitionBytes | 在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。 单位：byte。 | 134217728（即128M） |
   | spark.files.openCostInBytes       | 打开文件的预估成本， 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好，这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。           | 4M               |