在生產中，無論是通過SQL語句或者Scala/Java等代碼的方式使用Spark SQL處理數據，在Spark SQL寫數據時，往往會遇到生成的小文件過多的問題，而管理這些大量的小文件，是一件非常頭疼的事情。
大量的小文件會影響Hadoop集群管理或者Spark在處理數據時的穩定性：
1. Spark SQL寫Hive或者直接寫入HDFS，過多的小文件會對NameNode內存管理等產生巨大的壓力，會影響整個集群的穩定運行
2. 容易導致task數過多，如果超過參數spark.driver.maxResultSize的配置（默認1g），會拋出類似如下的異常，影響任務的處理
Caused by: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Total size of serialized results of 478 tasks (2026.0 MB) is bigger than spark.driver.maxResultSize (1024.0 MB)
當然可以通過調大spark.driver.maxResultSize的默認配置來解決問題，但如果不能從源頭上解決小文件問題，以后還可能遇到類似的問題。
此外，Spark在處理任務時，一個分區分配一個task進行處理，多個分區並行處理，雖然並行處理能夠提高處理效率，但不是意味着task數越多越好。如果數據量不大，過多的task運行反而會影響效率。
下面通過一個例子，Spark SQL寫數據時，導致產生分區數"劇增"的典型場景，通過分區數"劇增"，以及Spark中task數和分區數的關系等，來倒推小文件過多的可能原因（這里的分區數是指生成的DataSet/RDD的分區數，不是Hive分區表的分區概念）：
1. 現象
1) 對表test_tab進行寫入操作 2) t1的分區數是100，t2的分區數是200，union all后生成的tmp分區數是300 3) test_tab產生的小文件數基本也在300左右 select * from t1 union all select * from t2 as tmp;insert overwrite table test_tab select * from tmp;
2. 分析
1）執行上述insert操作時的分區並行度，主要受tmp的分區數（對應一個DataSet）影響，
2）tmp的分區數主要受t1、t2以及union all的影響
3）暫且不考慮t1或t2是物理表還是經過其他處理生成的臨時表，它們的分區數是確定的，這里主要看經過union all處理后，生成的tmp的分區數和t1、t2的分區數有何關系？
4）Spark SQL語句中的union all對應到DataSet中即為unionAll算子，底層調用union算子
在之前的文章《重要|Spark分區並行度決定機制》中已經對Spark RDD中的union算子對union產生的新的RDD的分區數是如何受被union的多個RDD的影響的，做過詳細介紹，這里直接給出結論：
同樣的這種機制也可以套用到Spark SQL中的DataSet上，那么就很好解釋了tmp的分區數為什么等於t1和t2的分區數的和。
最后，Spark中一個task處理一個分區從而也會影響最終生成的文件數。
當然上述只是以Spark SQL中的一個場景闡述了小文件產生過多的原因之一（分區數過多）。在數倉建設中，產生小文件過多的原因有很多種，比如：
1. 流式處理中，每個批次的處理執行保存操作也會產生很多小文件
2. 為了解決數據更新問題，同一份數據保存了不同的幾個狀態，也容易導致文件數過多
那么如何解決這種小文件的問題呢？
1. 通過repartition或coalesce算子控制最后的DataSet的分區數
注意repartition和coalesce的區別，具體可以參考文章《重要|Spark分區並行度決定機制》
2. 將Hive風格的Coalesce and Repartition Hint 應用到Spark SQL需要注意這種方式對Spark的版本有要求，建議在Spark2.4.X及以上版本使用，示例：
INSERT ... SELECT /*+ COALESCE(numPartitions) */ ... INSERT ... SELECT /*+ REPARTITION(numPartitions) */ ...
3. 小文件定期合並
可以定時通過異步的方式針對Hive分區表的每一個分區中的小文件進行合並操作
上述只是給出3種常見的解決辦法，並且要結合實際用到的技術和場景去具體處理，比如對於HDFS小文件過多，也可以通過生成HAR 文件或者Sequence File來解決。
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