相信很多开发都知道这个问题，看文章，看博客都有了解过。但是如果让你自己讲，能不能从头到尾讲明白原理和对应的解决方案呢？

这个小文件是怎么产生的？就一句话，spark处理完数据输出时，一个分区一个文件写到了hdfs上。

那怎么说这个小文件呢？每个文件的存储小于128M，实际上大部分是几kb。

这就很浪费呀，一个块128M，你给我只存几k？然后Namenode开始骂骂咧咧~~~~

言归正传，下面咱们开始唠唠：

1、在Spark处理数据时，如果未对中间结果或最终输出进行合并处理，每个RDD分区的数据将被写入单独的文件中，导致HDFS上可能生成大量小文件。
2. 大量小文件会降低HDFS存储效率和NameNode内存利用率，增加元数据管理负担，以及影响后续读取操作的I/O性能。
3. 为解决这一问题，Spark提供了诸如`coalesce()`或`repartition()`等API来调整分区数，并结合`DataFrameWriter`的`bucketBy`、`sortBy`及`saveAsTable`等方法，实现数据聚合与大文件输出，从而有效减少小文件的数量。

那如果控制小文件的产生呢？

在Spark中，减少shuffle阶段之前小文件产生的主要策略包括：

1. **合并分区（Repartitioning）**：
   在进行shuffle操作前，可以使用`repartition()`或`coalesce()`方法来调整RDD的分区数。通过将数据重新分布到更少但更大的分区中，可以在shuffle过程中减少最终写入HDFS的小文件数量。

   - `repartition()`会重新创建指定数量的分区，并可能触发一个完整的数据 Shuffle。
   - `coalesce()`则可以在减少分区数时尽量避免全量 Shuffle，但如果需要增加分区数，则同样会触发 Shuffle。

2. **批量写入与压缩**：
   使用批量写入机制，在聚合或者reduce操作完成后，一次性写出较大的结果文件而不是逐条写出。同时启用数据压缩选项，如Snappy、Gzip等，以减小单个文件的实际大小，即使分区较多也能有效控制物理文件的数量。

3. **自定义Partitioner**：
   设计合理的自定义Partitioner，确保数据在Shuffle时能均匀分布并尽可能地聚集在一起，从而在写入磁盘时生成较少的大文件。

4. **增大块大小**：
   如果是在Hadoop HDFS层面，可以考虑适当增大HDFS的块大小设置，使得每个数据块能够存储更多的记录，间接减少因为分区而产生的小文件数量。

5. **提前合并处理**：
   对于源头就包含大量小文件的数据源，可以预先执行合并操作，例如在加载数据到Spark之前，先利用MapReduce或Spark作业将小文件合并为大文件。

6. **采用数据湖技术**：
   使用支持小文件自动合并特性的数据湖解决方案，如Delta Lake或Apache Hudi，它们提供了事务性和管理小文件的功能。

在Apache Spark中，`coalesce()`算子也可以用来减少RDD或DataFrame的分区数，但它与`repartition()`有所不同：

1. **减小分区数**：`coalesce()`可以将数据集的分区数量缩小到一个较小的值，而不需要进行全量shuffle。这意味着它会尽量重用现有的分区数据，尽可能地保持数据本地性，从而减少网络传输开销。

2. **保持分区顺序（部分情况）**：如果只是少量减少分区数，`coalesce()`可能会保留分区内部的数据顺序（但这不是绝对保证的，具体取决于Spark实现和执行计划）。

3. **增加分区数受限**：但是，当你需要增加分区数时，`coalesce()`就不是一个合适的选择，因为它不支持通过增加分区数来触发shuffle。

因此，在考虑是否手动触发shuffle时：
- 如果你想要减少分区数，并且希望操作相对轻量级、避免全量shuffle，可以选择使用`coalesce()`。
- 如果你需要重新分布数据以达到特定的分区策略（比如均衡数据大小），或者需要增加分区数以便更好地并行处理数据，则应该使用`repartition()`，因为它会强制进行shuffle操作。

最最最后：在Spark作业即将写入HDFS时，减少小文件的策略可以包括以下几种：

• 使用repartition()或coalesce()方法重新组织数据分布。通过增大目标分区数，使得每个分区包含更多的数据量，从而减少最终输出的小文件数量。但要注意，增加分区会导致额外的shuffle操作和资源消耗。
• 在写入HDFS之前，设置合理的批次大小（例如使用DataFrameWriter的option("maxRecordsPerFile", num_records)），确保每次写入的数据量足够大。
• 启用数据压缩，这可以在减小文件大小的同时减少物理文件的数量。

  df.write.mode("overwrite").format("parquet").option("compression", "gzip")  # 或其他压缩算法.save(path_to_hdfs)

  Spark SQL中减少小文件生成的方法

• 使用coalesce()或repartition()函数来重新调整DataFrame的分区数，确保每个分区包含足够的数据量。repartition()会触发一个全shuffle操作，而coalesce()则可能不会增加分区数而是合并现有分区，因此需根据实际场景选择合适的函数。

• -- 在SQL中可通过创建视图的方式实现
  CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW repartitioned_data AS
  SELECT * FROM original_table
  REPARTITION(num_partitions);

  待补充~~~~~~~~~~~~