如何合并小文件 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。 设置配置项。 spark.sql.shuffle.partitions = 分区数量（即此场景下最终生成的文件数量） 执行SQL。 INSERT OVERWRITE

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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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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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设置为true，Spark写入目标表时会判断是否写入了小文件，如果发现有小文件，则会启动合并小文件的job。 false spark.sql.mergeSmallFiles.threshold.avgSize 如果某个分区的平均文件大小小于该值，则启动小文件合并。 16MB spark.sql.mergeSmallFiles

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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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管理代码组合并请求 在代码组详情“合并请求”页签中，可以看到合并请求列表页面。 可以切换和查看不同状态的合并请求。 通过单击请求标题可以进入合并请求详情页。 可以查看请求的简要信息，包括：涉及的分支、创建时间、创建人。 提供了多条件维度的查找功能。 开启中：代表该请求已进入检视或合并阶段，分支未合并。

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配置parquet表的压缩格式 使用Ranger时适配第三方JDK 使用Spark小文件合并工具说明 使用Spark小文件合并工具说明 配置流式读取Saprk Driver执行结果 配置Spark Executor退出时执行自定义代码 父主题： 使用Spark/Spark2x

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“代码编写、代码合并、版本发布”三层缺陷防护 “代码编写、代码合并、版本发布”三层缺陷防护，兼顾效率与质量 优秀的代码质量保障实践，往往将代码检查融入到开发作业流中，在用户代码编写、代码提交时进行自动化的审计检查，并对团队每日产出的代码进行持续编程规范和质量检查。 这一活动实践要

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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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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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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通过分段上传任务的ID，合并指定桶中已上传的段。

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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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冲突。 新建一个合并请求，选择将branch007分支合入到master分支，单击“新建合并请求”按钮即可提交一条分支合并请求。 此时将自动跳转到“合并请求详情”页面，您也可以在“合并请求列表”中单击请求的名称进入此页面，如下图所示，代码托管服务提示您“代码合并冲突未解决”，并建议您“在线解决冲突”或“本地解决冲突”

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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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1。 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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数据合并 数据连接 数据连接是将特征列维度不完全相同的数据集连接成一份数据。数据集特征不完全相同的原因，比如现网中不同 系统采集的数据。其原理与“数据集”界面的数据连接原理相同，具体请参见数据连接。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据合并 > 数据连接”，界面新增“数据连接”内容。

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合并段 功能介绍 如果用户上传完所有的段，就可以调用合并段接口，系统将在服务端将用户指定的段合并成一个完整的对象。在执行“合并段”操作以前，用户不能下载已经上传的数据。在合并段时需要将多段上传任务初始化时记录的附加消息头信息拷贝到对象元数据中，其处理过程和普通上传对象带这些消息头

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