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succeeded 请确保当前用户对合并的表具有owner权限。 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。 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。
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配置Spark小文件自动合并 操作场景 小文件自动合并特性开启后，Spark将数据先写入临时目录，再去检测每个分区的平均文件大小是否小于16MB（默认值）。如果发现平均文件大小小于16MB，则认为分区下有小文件，Spark会启动一个Job合并这些小文件，并将合并后的大文件写入到最终的表目录下。
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调整小文件合并相关配置。 表1 小文件大小场景参数 参数 参数说明 取值示例 hive.merge.mapfiles 指定Hive在MapReduce作业的Map阶段结束后，是否自动合并生成的小文件。 true：默认值，表示开启Map输出文件合并。 false：关闭小文件合并。
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配置Spark自适应数据重分布小文件合并 操作场景 自适应“数据重分布”小文件合并特性开启后，Spark在写入数据前，判断是否需要增加Shuffle合并。如果需要增加Shuffle合并，Spark会启动一个ShuffleJob，并将合并后的数据写入到表目录下。 约束与限制 本章节仅适用于MRS
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从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDFS文件个数很多，如果很多，减少文件数量，提前先合并小文件或者尝试使用combineInputFormat来减少任务读取的文件数量。
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小文件优化 操作场景 Spark SQL表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS的块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，即一个Task。在有很多小文件时，Spark会启动很多Task，此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响系统性能。
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小文件优化 操作场景 Spark SQL表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS的块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，即一个Task。在有很多小文件时，Spark会启动很多Task，此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响系统性能。
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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分
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文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数： 表1
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文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数： 表1
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致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗 支持在控制台查看“CPU累计使用量”。 支持容器集群Spark日志跳转查看 需要在容器查看日志。
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5。 表1 Spark 2.4.5版本优势 特性 说明 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。
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致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗 支持在控制台查看“CPU累计使用量”。 支持容器集群Spark日志跳转查看 需要在容器查看日志。
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致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗 支持在控制台查看“CPU累计使用量”。 支持容器集群Spark日志跳转查看 需要在容器查看日志。
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合并工单 为提高工作效率，客服人员可对多个同类型工单进行合并。 操作步骤 您登录客户服务云，选择“工单2.0>工单工作台”界面，在待办列表选中同类型工单，单击“合并”按钮。 图1 合并工单 工单类型、创建人、期望完成时间、创建时间不支持合并。 合并成功后，保留一个工单，生成工单轨迹。
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合并分区 用户可以使用合并分区的命令来将多个分区合并为一个分区。合并分区只能通过指定分区名来进行，不支持指定分区值的写法。 合并分区不能作用于哈希分区上。 执行合并分区命令会使得Global索引失效，可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引，或者用户自行重建Global索引。
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单击“合并”，在下拉框中选择合并方式，包括公式合并、手动合并与智能合并。 若选择公式合并，请参照以下步骤： 在合并对话框中配置公式合并参数。 图1 公式合并 单击“确定”。 若选择手动合并，请参照以下步骤： 在合并对话框中配置手动合并参数。 图2 手动合并 表1 手动合并参数说明
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”，进入“空三都成功后block”页面。 在“空三都成功后block”页面，选中多个需要合并的区块，单击“直接合并区块”。 图1 合并区块 合并空三建议对有绝对空间参考的空三进行，比如参与合并的空三都经过了控制点绝对定向（区块之间至少保证能有两个及以上的控制点），或PPK的高精度
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ETag String 合并段后根据各个段的ETag值计算出的结果。 Bucket String 合并段所在的桶。 Key String 合并段后得到的对象名。 Location String 合并段后得到的对象的url。 VersionId String 合并段后得到的对象版本号。
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