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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 3.6
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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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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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“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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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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配置代码组的合并请求规则 用户可为代码组下的所有仓库配置“合并请求规则”，配置前请查看约束与限制，参考配置代码组合并请求规则步骤。 约束与限制 表1 设置合并请求规则的约束限制 限制类别 具体限制 权限限制 当用户角色为“项目经理”或者“项目管理员”，可以设置合并请求规则，请参考配置项目级的Repo权限进行配置。
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“安全管理”>“权限管理”，确认是否具备代码组的“设置”权限。 如果用户不具备权限，可参考配置代码组的权限。 配置代码组的合并请求模板 如下图所示，用户进入要配置的代码组“Test_Group”。 单击上方导航栏“设置”，单击左侧导航栏“模板管理”>“合并请求模板”。 单击新建合并请求模板，参考配置合并请求模板步骤填写配置信息。
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配置parquet表的压缩格式 使用Ranger时适配第三方JDK 配置Spark小文件自动合并 配置Spark自适应数据重分布小文件合并 配置流式读取Spark Driver执行结果 配置Spark Executor退出时执行自定义代码 配置Spark动态脱敏 Spark Distinct聚合优化
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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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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.MultiComponentExample类：
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