小文件合并工具

工具介绍

在Hadoop大规模生产集群中，由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中，集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件，会消耗NameNode大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因此，小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。

本工具主要有如下两个功能：

1. 扫描表中有多少低于用户设定阈值的小文件，返回该表目录中所有数据文件的平均大小。
2. 对表文件提供合并功能，用户可设置合并后的平均文件大小。

支持的表类型

Spark：Parquet、ORC、CSV、Text、Json。

Hive：Parquet、ORC、CSV、Text、RCFile、Sequence、Bucket。

1. 数据有压缩的表在执行合并后会采用Spark默认的压缩格式-Snappy。可以通过在客户端设置“spark.sql.parquet.compression.codec”（可选：uncompressed, gzip, snappy）和"spark.sql.orc.compression.codec"（可选：uncompressed, zlib, lzo, snappy）来选择Parquet和Orc表的压缩格式；由于Hive和Spark表在可选的压缩格式上有区别，除以上列出的压缩格式外，其他的压缩格式不支持。
2. 合并桶表数据，需要先在Spark客户端的hive-site.xml里加上配置：

   <property>
   <name>hive.enforce.bucketing</name>
   <value>false</value>
   </property>
   <property>
   <name>hive.enforce.sorting</name>
   <value>false</value>
   </property>

3. Spark暂不支持Hive的加密列特性。

工具使用

下载安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”。进入“/opt/client/Spark/spark/bin”，执行mergetool.sh脚本。

加载环境变量

source /opt/client/bigdata_env

source /opt/client/Spark/component_env

扫描功能

命令形式： sh mergetool.sh scan <db.table> <filesize>

db.table的形式是“数据库名.表名”，filesize为用户自定义的小文件阈值（单位MB），返回结果为小于该阈值的文件个数，及整个表目录数据文件的平均大小。

例如：sh mergetool.sh scan default.table1 128

合并功能

命令形式： sh mergetool.sh merge <db.table> <filesize> <shuffle>

db.table的形式是“数据库名.表名”，filesize为用户自定义的合并后平均文件大小（单位MB），shuffle是一个boolean值，取值true/false，作用是设置合并过程中是否允许数据进行shuffle。

例如：sh mergetool.sh merge default.table1 128 false

提示如下，则操作成功：

SUCCESS: Merge succeeded

1. 请确保当前用户对合并的表具有owner权限。
2. 合并前请确保HDFS上有足够的存储空间，至少需要被合并表大小的一倍以上。
3. 合并表数据的操作需要单独进行，在此过程中读表，可能临时出现找不到文件的问题，合并完成后会恢复正常；另外在合并过程中请注意不要对相应的表进行写操作，否则可能会产生数据一致性问题。
4. 若合并完成后，在一直处于连接状态的spark-beeline/spark-sql session中查询分区表的数据，出现文件不存在的问题，根据提示可以执行"refresh table 表名"后再重新查询。
5. 请依据实际情况合理设置filesize值，例如可以在scan得到表中平均文件大小值average后，在merge时将filesize设置一个比average更大的值；否则，执行合并后可能出现文件数变得更多的情况。
6. 合并过程中，会将原表数据放入回收站，再填入已合并的数据。若在此过程中发生异常，根据工具提示，可将trash目录中的数据通过hdfs的mv命令恢复。
7. 在HDFS router联邦场景下，如果表的根路径与根路径“/user”的目标NameService不同，在二次合并时需要手动清理放入回收站的原表文件，否则会导致合并失败。
8. 此工具应用客户端配置，需要做性能调优可修改客户端配置文件的相关配置。