"块"(block)

文件储存在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做"扇区"（Sector）。每个扇区储存512字节（相当于0.5KB）。 操作系统读取硬盘的时候，不会一个个扇区地读取，这样效率太低，而是一次性连续读取多个扇区，即一次性读取一个"块"（block）。这种由多个扇区组成的"块"，是文件存取的最小单位。"块"的大小，最常见的是4KB，即连续八个 sector组成一个 block。文件数据都储存在"块"中，那么很显然，我们还必须找到一个地方储存文件的元信息，比如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode。

磁盘inode:

记录储存文件的元信息，比如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode，中文译名为"索引节点"。inode是有限的。试想，当有成千上万的小文件存在于服务器的文件系统当中时，最先消耗完的肯定不是磁盘的空间，而是inode，这就会导致大量的空闲空间无法使用。小文件带来的问题归根结底是由于其小并且数量巨大，那么如果将一定数量的小文件合并为一个个的大文件，并且只存储合并后的大文件，那么存储系统中的文件数量会成数量级的下降。通过一定方式再从合并后的大文件分离出小文件，按需获取想要的数据，那么问题便迎刃而解了。

NameNode（HDFS）:

NameNode管理着整个HDFS文件系统的元数据。 存储着数据文件的元信息，比如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等等。数据存储在内存中。

 

小文件的定义 (HDFS)

在HDFS中，一个bolck块的默认大小是128M，当一个文件的大小小于一个block的大小，则被认为是小文件。

工厂小文件特征项解释: 同一分区目录或文件目录下，存在文件数量 > 10，且文件平均大小 < 128MB，则称该分区下「小文件过多」。表最近七天修改的路径存在小文件过多，则记为0分

小文件的危害

对于硬盘:

1. 不合理的消耗inode的空间，且会造成磁盘利用率很低。
2. 因为读取文件首先读写的是inode，小文件过多会影响文件的读取速度。

对于数据处理（Spark、hive、HDFS等）

1. NameNode（HDFS）需要的内存大大增大，增加NameNode压力，这样会限制了集群的扩展。
2. 在HDFS中，小文件的读写处理速度要远远小于大文件。
3. Hive中，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。

如何处理小文件

Hive

--添加设置参数即可处理小文件

-- 如果一个 job 结束后，生成的文件的平均大小 小于 参数 hive.merge.smallfiles.avgsize 设定的值，则认为是小文件。则按照 hive.merge.size.per.task 设定至进行合并

-- 如果一个 job 结束后，生成的文件的平均大小 小于 200M 则按照256M一个文件进行合并

set hive.merge.mapfiles = true;

set hive.merge.mapredfiles = true;

set hive.merge.size.per.task = 256000000;

set hive.merge.smallfiles.avgsize = 200000000;

SparkSQL

方法一:

-- 使用进行小文件治理 distribute by cast( rand * N as int) 这里的N是指具体最后落地生成多少个文件数

-- distribute by cast(rand() * 10 as int); 生产10个文件 如数据文件总大小为1G则生产10个100m的文件

例如:

set spark.sql.shuffle.partitions=50;

set spark.sql.adaptive.minNumPostShufflePartitions=1;

set spark.sql.adaptive.enabled=true;

set spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize=256000000;

insert overwrite table xxx.xxx partition (date = ${date - 1})

select * from xxx.xxx

distribute by cast(rand() * 10 as int)

方法二:

Coalesce and Repartition Hint 将Hive风格的Coalesce and Repartition Hint 应用到Spark SQL需要注意这种方式对Spark的版本有要求，建议在Spark2.4.X及以上版本使用，示例：

INSERT ... SELECT /*+ COALESCE(numPartitions) */ ...

INSERT ... SELECT /*+ REPARTITION(numPartitions) */ ...

repartition只是coalesce接口中shuffle为true的实现

coalesce中的shuffle参数设置为true,会重新混洗分区,涉及shuffle过程 coalesce shuffle参数为false的情况, 涉及shuffle过程, 它是合并分区, 比如把原来1000个分区合并成100个,

shuffle的‘危害’ coalesce 和 repartition 这两个算子都是用于数据重分布、调整任务的并行度，以便提升 CPU 的使用效率 但是它有个致命的缺陷，无论是增加分区数还是减少分区数，repartition 算子都是通过 shuffle 实现的，shuffle 就是把数据打乱，将数据重新分发。

shuffle 势必就会导致磁盘 IO 和 网络 IO 开销较大，性能也就会下降。

Coalesce and Repartition 区别 详见

Spark

df.coalesce(numFiles,true).write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet(dest) //不触发shuffle，比如将1000个文件合并成100个

df.coalesce(numFiles,false).write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet(dest) //触发shuffle，比如将1个文件拆分成10个文件 ==repartition

df.repartition(numFiles).write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet(dest) //触发shuffle，比如将1个文件拆分成10个文件

Flink

方法一:减小并行度

1. 并行度设置之Operator Level 算子、数据源和sink的并行度可以通过调用 setParallelism() 方法来指定

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream text = [...]

DataStream> wordCounts = text

.flatMap(new LineSplitter())

.keyBy(0)

.timeWindow(Time.seconds(5))

.sum(1).setParallelism(5);

wordCounts.print();

env.execute("Word Count Example");

1. 并行度设置之Execution Environment Level 执行环境(任务)的默认并行度可以通过调用env.setParallelism(3)方法指定。为了以并行度3来执行所有的算子、数据源和data sink， 可以通过如下的方式设置执行环境的并行度：

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

env.setParallelism(3);

DataStream text = [...]

DataStream> wordCounts = [...]

wordCounts.print();

env.execute("Word Count Example");

方法二:通过下游任务合并处理

下游任务合并处理，Flink将数据写入到HDFS后，开启Hive或Spark定时任务，通过改变分区方式将数据写入新目录。

1. 文件并不是越大越好吗

• 如果块的大小设置过于大，寻址时间很快，但是数据传输的
• 造成分区数据倾斜，严重影响处理效率。

在这里要说明一下 适当的文件个数能提高下游任务数据并行度，太多的小文件对后续使用该表进行计算时会启动很多不必要的maptask，任务耗时高。

1. distribute by rand()的作用 distribute by ：用来控制map输出结果的分发，即map端如何拆分数据给reduce端。 会根据distribute by 后边定义的列，根据reduce的个数进行数据分发，默认是采用hash算法。 当 distribute by 后边跟的列是：rand()时，即保证每个分区的数据量基本一致。

简而言之，是对数据进行重新分割的一个语法，保障分割后的每个文件的数据量基本一致。

在这里给大家提个个问题 如果一个SQL生成文件的大小为50G 使用Spark distribute by cast(rand() * 1 as int) 生产一个文件 会产生什么问题?

这里直接说结果 如果没有其他配置参数的话会报一个OOM 在生产1个文件这个阶段涉及 CustomShuffleReader 这个过程

抓过来的数据首先肯定是放在Reducer端的内存缓存区中的（Spark曾经有版本要求只放在内存缓存中，数据结构类似于HashMap（AppendOnlyMap）显然特别消耗内存和极易出现OOM，同时也从Reducer端极大的限制了Spark集群的规模），现在的实现都是内存+磁盘的方式(数据结构使用ExternalAppendOnlyMap)，当然也可以通过Spark.shuffle.spill=false来设置只能使用内存。使用ExternalAppendOnlyMap的方式时候如果内存使用达到一定临界值，会首先尝试在内存中扩大ExternalAppendOnlyMap（内部有实现算法），如果不能扩容的话才会spill到磁盘。

文章参考

1. 深入理解web开发中海量小文件带来的的危害及解决方案
2. 深入理解磁盘文件系统之inode
3. Spark Shuffle 详解
4. 内网统一认证 (Central Authentication Service)