admin 温馨提示：如果使用计算机发现图片不清晰，可以使用手机点击打开文章文本的图片进行放大，查看高清原件。(大卫亚设)。
Fayson的github：
提示：代码块部分可以左右滑动查看噢
1.文档编写目的
Fayson在前面的文章《
如何在Hadoop中处理小文件
》里面介绍了多种处理方式。在Impala表中使用小文件也会降低Impala和HDFS的性能，本篇文章Fayson主要介绍如何使用Impala合并小文件。
- 内容概述
1.环境准备
2.Impala合并小文件实现
3.验证小文件是否合并
- 测试环境说明
1.CM5.15.0和CDH5.14.2
2.环境准备
在这里测试Fayson准备了4张表，两个有数据的表ods_user和ods_user_256表，ods_user表的数据量大于Impala默认的Block（256MB）大小，ods_user_256表的数据量小于Impala默认的Block大小。
1.准备一个测试表ods_user，该表中有888个小文件，如下截图所示
命令行查看该表下的数据文件：
[root@cdh03 ~]# hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/ods_user |wc -l [root@cdh03 ~]# hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/ods_user |more（可左右滑动）
2. 准备测试表ods_user_256,该表有7个小文件，如下截图所示：
3.使用建表语句创建2个与ods_user表结构一致的表ods_user_temp和ods_user_256_temp
[cd] > create table ods_user_temp like ods_user; [cd] > select * from ods_user_temp; [cd] > create table ods_user_256_temp like ods_user; [cd] > select * from ods_user_256_temp;（可左右滑动）
3.Impala合并小于Impala Block的小文件
1.执行如下脚本将ods_user_256表中的数据写入到ods_user_256_temp表中
[cd] > insert overwrite table ods_user_256_temp select * from ods_user_256;（可左右滑动）
查看ods_user_256_temp表数据文件数量
[root@cdh03 ~]# hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/ods_user_256_temp（可左右滑动）
上图可以看到文件数量由原表的7个减少到3个但还是生成了多个小文件，这里应该跟Impala节点数有关。
2.将ods_user_256_temp表中的数据再写回ods_user_256表中，注意在这一步Fayson会进行小文件合并操作，具体执行命令如下
[cd] > set NUM_NODES=1; [cd] > insert overwrite table ods_user_256 select * from ods_user_256_temp;（可左右滑动）
在命令行查看ods_user_256表数据文件数量
[root@cdh03 ~]# hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/ods_user_256（可左右滑动）
由上图可以看到ods_user_256表的文件数量被合并为1个了。
4.Impala合并大于Impala Block的小文件
1.执行如下脚本将ods_user表中的数据写入到ods_user_temp表中
[cd] > insert overwrite table ods_user_temp select * from ods_user;（可左右滑动）
查看ods_user_temp表数据文件数量
[root@cdh03 ~]# hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/ods_user_temp（可左右滑动）
2.将ods_user_temp表中的数据再写回ods_user表中，注意在这一步Fayson会进行小文件合并操作，具体执行命令如下
[cd] > set NUM_NODES=1; [cd] > insert overwrite table ods_user select * from ods_user_temp;（可左右滑动）
在命令行查看ods_user表数据文件数量
[root@cdh03 ~]# hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/ods_user（可左右滑动）
由上图可以看到ods_user表生成了多个文件，但每个文件的大小在Impala默认的block大小范围内。
5.总结
1.在设置了NUM_NODES=1后，如果合并的数据量超过Impala默认的Parquet Block Size（256MB）大小时会生成多个文件，每个文件的大小在256MB左右，如果合并的数据量小于256MB则最终只会生成一个文件。
2.通过设置NUM_NODES=1强制Impala使用一个节点Daemon来处理整个Query，因此最终只会输出一个文件到HDFS。
3.在使用该配置项时会引起单个主机的资源利用率增加，导致SQL运行缓慢，超出内存限制或查询挂起等。
4.该参数没办法设置超过1，即无论你有多少台机器，多大数据量，想使用该方法，也只能设置为1，让一台机器来慢慢帮你合并文件，所以该方法不是太实用，仅供参考。
6.备注：NUM_NODES参数说明
该参数用来限制执行查询作业的节点数，常见的场景是用于调试/debug查询的时候。它是一个数值类型，但只有两个值，默认是0即使用所有节点来执行查询，也可以设置为1即所有的查询子任务都会在coordinator节点上个执行。
如果你在调试某个查询作业，怀疑是因为分布式计算才导致的执行时间较长，可以将NUM_NODES设置为1，从而可以校验同样的作业在单个节点上执行时是否问题依旧存在。当然也可以在执行INSERT或者CREATE TABLE AS SELECT加上这个参数的设置来解决小文件的问题，也即是本篇文章正文所分析的内容。
注意：设置该参数会导致单台节点资源使用增加，从而影响集群上别的查询作业比如导致执行缓慢，hang住或者OOM。所以建议在开发/测试环境中使用，或者如果你的生产系统不是太繁忙的时候使用。
提示：代码块部分可以左右滑动查看噢
为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。
推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。
原创文章，欢迎转载，转载请注明：转载自微信公众号Hadoop实操