前言
spark 读写hive 比较多，发现总是有小文件很多，几百个几十KB的文件，这样对于后续处理很不友好，这里统一说一下。
前置条件 我准备了一张50W数据的一张hive表，原始数据占用6个小文件。
[hadoop@hebing4 ~]$ hadoop fs -ls hdfs://behhb001/hive/warehouse/hebing.db/step_step_23953295763_parquet
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-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop 4870740 2020-07-16 23:02 hdfs://behhb001/hive/warehouse/hebing.db/step_step_23953295763_parquet/part-00000-c989f570-74a2-48b1-986b-3043f27447c6-c000
-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop 4948819 2020-07-16 23:02 hdfs://behhb001/hive/warehouse/hebing.db/step_step_23953295763_parquet/part-00001-c989f570-74a2-48b1-986b-3043f27447c6-c000
-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop 4953365 2020-07-16 23:02 hdfs://behhb001/hive/warehouse/hebing.db/step_step_23953295763_parquet/part-00002-c989f570-74a2-48b1-986b-3043f27447c6-c000
-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop 4921963 2020-07-16 23:03 hdfs://behhb001/hive/warehouse/hebing.db/step_step_23953295763_parquet/part-00003-c989f570-74a2-48b1-986b-3043f27447c6-c000
-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop 4906754 2020-07-16 23:03 hdfs://behhb001/hive/warehouse/hebing.db/step_step_23953295763_parquet/part-00004-c989f570-74a2-48b1-986b-3043f27447c6-c000
-rwxr-xr-x 1 hadoop hadoop 3810249 2020-07-16 23:03 hdfs://behhb001/hive/warehouse/hebing.db/step_step_23953295763_parquet/part-00005-c989f570-74a2-48b1-986b-3043f27447c6-c000
有shuffle的情况
1、spark.sql.shuffle.partitions
spark.sql.shuffle.partitions （默认值200）官方解释
Configures the number of partitions to use when shuffling data for joins or aggregations.
大意为配置在join和聚合时使用的shuffle的分区数
所以在执行sql有shuffle的情况可以使用这个参数来制定shuffle后的数据的并行度
比如我现在将上面准备的表对某个字段进行group然后生程一张新表， 如果spark.sql.shuffle.partitions 为默认的话，新表将会有200个小文件。但是设置为一个1的话，只会生成一个文件。
这里注意: 1、如果sql语句中没有shuffle，比如执行 create table xxx as select * from step_step_23953295763_parquet 这种形式，上述参数将不会起作用。
2、在sparkThriftserver中配置将不会起作用
2、Adaptive Execution自动设置shufffle partition的数量
这一块官网没有详细介绍，翻遍了这有告诉你怎么去查看 sql相关的配置~
这一块参考:http://www.jasongj.com/spark/adaptive_execution/ 这篇文章的详细解决，以及https://cloud.tencent.com/developer/article/1463892 这篇文章的总体概括，可以使这一块变得明晰起来。 这一块不详细解释了，只说一下它的用法，它有如下两个配置 （在sparkThriftserver中也生效）
1、spark.sql.adaptive.enabled=true 启动Adaptive Execution。 （默认false）
2、spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize 默认67108864b(64M) 合并的分区的最大阀值
没有shuffle的情况
当数据没有shuffle的情况，我们这边可以使用的方法有限，目前想到的只能是在代码端通过repartition的方法进行重分区然后再write的方式来减少分区。
比如我将上面准备的表写入一张新表，如果通过create table xxx as select，没有shuffle操作，便可以通过如下代码来进行
session.sql("select msisdn from hebing.step_step_23953295763_parquet group by msisdn")
.write.mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("ceshi.yangli")
这样就可以控制并行度，解决生成多个小文件的问题了。
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