【大禹】大数据运维工具箱，小文件合并功能简介背景工作中有很多大数据运维治理方面的场景，比如 HDFS 小文件治理，数据

背景

工作中有很多大数据运维治理方面的场景，比如 HDFS 小文件治理，数据生命周期管理，大文件压缩等。所以做了这个工具箱，方便使用。项目地址：github.com/qiuyanjun88…

小文件合并设计思路

具体流程如下：

连接 HiveMetaStore 获取 Hive 表的元数据信息，包括：路径、存储格式、内部表还是外部表等。
根据 Hive 表的路径，递归扫描表底下的所有子目录，如果有多个小于256MB的文件，则标记为需要合并
Spark 启动多线程，对有问题的目录进行合并。

核心代码实现

获取hive表元数

IMetaStoreClient metaStoreClient = new HiveMetaStoreClient(new HiveConf());
// 获取 hive 表对象
Table table = metaStoreClient.getTable(dbName, tableName);
// 获取表所在位置
String location = table.getSd().getLocation();
// 获取表的格式
String inputFormat = table.getSd().getInputFormat();
// 格式匹配
private String getFileFormatFromInputFormat(String inputFormat) {
    if (inputFormat == null) {
        logger.error("InputFormat为空");
        return null;
    }
    
    inputFormat = inputFormat.toLowerCase();
    
    if (inputFormat.contains("parquet")) {
        return "parquet";
    } else if (inputFormat.contains("orc")) {
        return "orc";
    } else if (inputFormat.contains("avro")) {
        return "avro";
    } else if (inputFormat.contains("text") || inputFormat.contains("textfile")) {
        return "text";
    } else {
        logger.error("不支持的文件格式: {}", inputFormat);
        return null;
    }
}

FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());
ContentSummary summary = fs.getContentSummary(path);
// 获取目录底下的文件数量
long fileCounts = summary.getFileCount();
// 获取目录大小
long dirSzie = summary.getLength();
// 计算平均文件大小
double avgSize = dirSzie / fileCounts;

多线程启动 spark 合并

SparkSession spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate();
 // 创建线程池
int threadCount = mergeConfig.getThreadPoolSize();
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);

logger.info("使用 {} 个线程执行合并任务", threadCount);

// 提交合并任务
List<Future<HiveTblMergeResult>> futures = new ArrayList<>();
for (HiveTblMergePath mergePath : mergePaths) {
	SparkMergeExecutor executor = new SparkMergeExecutor(mergePath, config, spark, fs);
	futures.add(executorService.submit(executor));
}

经过测试，SparkSession 是线程安全的，多线程同时使用不会有问题。但是需注意：同时并发处理多个任务会消耗更多资源，一般在集群业务非繁忙时段运行合并任务。

后期需要改进的地方

avro 格式文件合并

avro 文件格式有 schema，经过测试不能简单使用 spark 的 read write 进行合并，需要获取表的 schema 后才能合并，否则会出现合并后数据丢失等情况。

多线程优化，提高并发速度

代码中目前扫描还是单线程，这一点可以改进成多线程扫描。这样可以做到多线程同时扫描及合并，提高效率。

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