小文件产生原因
hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生，所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式
直接向表中插入数据
insert into table A values (1,'zhangsan',88),(2,'lisi',61);
这种方式每次插入时都会产生一个文件，多次插入少量数据就会出现多个小文件，但是这种方式生产环境很少使用，可以说基本没有使用的
通过load方式加载数据
load data local inpath '/export/score.csv' overwrite into table A -- 导入文件
load data local inpath '/export/score' overwrite into table A -- 导入文件夹使用 load 方式可以导入文件或文件夹，当导入一个文件时，hive表就有一个文件，当导入文件夹时，hive表的文件数量为文件夹下所有文件的数量
通过查询方式加载数据
insert overwrite table A select s_id,c_name,s_score from B;
这种方式是生产环境中常用的，也是最容易产生小文件的方式，insert 导入数据时会启动 MR 任务，MR中 reduce 有多少个就输出多少个文件。所以， 文件数量=
ReduceTask*数量分区数，也有很多简单任务没有reduce，只有map阶段，则文件数量=MapTask数量*分区。每执行一次 insert 时hive中至少产生一个文件，因为 insert 导入时至少会有一个MapTask。像有的业务需要每10分钟就要把数据同步到 hive 中，这样产生的文件就会很多。
小文件过多产生的影响
- 首先对底层存储HDFS来说，HDFS本身就不适合存储大量小文件，小文件过多会导致namenode元数据特别大, 占用太多内存，严重影响HDFS的性能
- 对 hive 来说，在进行查询时，每个小文件都会当成一个块，启动一个Map任务来完成，而一个Map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时可执行的Map数量是受限的。
怎么解决小文件过多
使用 hive 自带的 concatenate 命令，自动合并小文件
使用方法：
#对于非分区表
alter table A concatenate;
#对于分区表
alter table B partition(day=20201224) concatenate;举例：
#向 A 表中插入数据
hive (default)> insert into table A values (1,'aa',67),(2,'bb',87);
hive (default)> insert into table A values (3,'cc',67),(4,'dd',87);
hive (default)> insert into table A values (5,'ee',67),(6,'ff',87);
#执行以上三条语句，则A表下就会有三个小文件,在hive命令行执行如下语句
#查看A表下文件数量
hive (default)> dfs -ls /user/hive/warehouse/A;
Found 3 items
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 378 2020-12-24 14:46 /user/hive/warehouse/A/000000_0
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 378 2020-12-24 14:47 /user/hive/warehouse/A/000000_0_copy_1
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 378 2020-12-24 14:48 /user/hive/warehouse/A/000000_0_copy_2
#可以看到有三个小文件，然后使用 concatenate 进行合并
hive (default)> alter table A concatenate;
#再次查看A表下文件数量
hive (default)> dfs -ls /user/hive/warehouse/A;
Found 1 items
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 778 2020-12-24 14:59 /user/hive/warehouse/A/000000_0
#已合并成一个文件注意：
1、concatenate 命令只支持 RCFILE 和 ORC 文件类型。
2、使用concatenate命令合并小文件时不能指定合并后的文件数量，但可以多次执行该命令。
3、当多次使用concatenate后文件数量不在变化，这个跟参数mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=256mb 的设置有关，可设定每个文件的最小size。调整参数减少Map数量
设置map输入合并小文件的相关参数：
#执行Map前进行小文件合并
#CombineHiveInputFormat底层是 Hadoop的 CombineFileInputFormat 方法
#此方法是在mapper中将多个文件合成一个split作为输入
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; -- 默认
#每个Map最大输入大小(这个值决定了合并后文件的数量)
set mapred.max.split.size=256000000; -- 256M
#一个节点上split的至少的大小(这个值决定了多个DataNode上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.node=100000000; -- 100M
#一个交换机下split的至少的大小(这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000; -- 100M设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数:
#设置map端输出进行合并，默认为true
set hive.merge.mapfiles = true;
#设置reduce端输出进行合并，默认为false
set hive.merge.mapredfiles = true;
#设置合并文件的大小
set hive.merge.size.per.task = 256000000; -- 256M
#当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000; -- 16M
#hive.merge.size.per.task 和 mapred.min.split.size.per.node 联合起来
1、默认情况先把这个节点上的所有数据进行合并，如果合并的那个文件的大小超过了256M就开启另外一个文件继续合并。
2、如果当前这个节点上的数据不足256M，那么就都合并成一个逻辑切片。启用压缩
# hive的查询结果输出是否进行压缩
set hive.exec.compress.output=true;
# MapReduce Job的结果输出是否使用压缩
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;减少Reduce的数量
#reduce 的个数决定了输出的文件的个数，所以可以调整reduce的个数控制hive表的文件数量，
#hive中的分区函数 distribute by 正好是控制MR中partition分区的，
#然后通过设置reduce的数量，结合分区函数让数据均衡的进入每个reduce即可。
#设置reduce的数量有两种方式，第一种是直接设置reduce个数
set mapreduce.job.reduces=10;
#第二种是设置每个reduce的大小，Hive会根据数据总大小猜测确定一个reduce个数
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=5120000000; -- 默认是1G，设置为5G
#执行以下语句，将数据均衡的分配到reduce中
set mapreduce.job.reduces=10;
insert overwrite table A partition(dt)
select * from B
distribute by rand();
解释：如设置reduce数量为10，则使用 rand()， 随机生成一个数 x % 10 ，
这样数据就会随机进入 reduce 中，防止出现有的文件过大或过小
最后
如果是新集群，没有历史遗留问题的话，建议hive使用 orc 文件格式，以及启用 lzo 压缩。这样小文件过多可以使用hive自带命令 concatenate 快速合并。