目前集群存于一个非常不健康的状态，主要问题是小文件太多，单个DataNode的block数量阈值是500,000，而现在单个DataNode的block为2,631,218，约为阈值的5倍，现在所有DataNode都处于黄色不健康状态。
小文件问题会直接带来NameNode的压力巨大，从而导致HDFS的稳定性，同时对HDFS日常的数据读写带来性能下降。目前已可以看到集群的NameNode频繁出现检查点告警问题。
通过对集群中目前目录个数，文件大小，文件数量，Hive表数量，Hive数据库数量，Hive分区数量进行了详细的数据采集。发现主要是HDFS目录中的小文件太多，大量1KB的文件，甚至是小于1KB的文件;具体表现为：不论表与分区的数据量大小，当有分区时每个分区具有200个文件，当没有分区时每个表有200个文件，而许多表是小表，所以造成严重的小文件问题。
解决此问题的方法主要为两个方面；一是从源头解决小文件问题，在导数的过程中对作业进行优化，以减少小文件的输出，此方法需要业务方解决；二是合并平台上已有的小文件；本问描写合并平台小文件的方案。
原表情况
通过对集群内的文件数量以及文件大小进行分析，小文件问题基本出现在hive表中；经过近一步分析，发现每个分区存在着200个小文件，可以将这些文件合并减少小文件数量从而缓解小文件问题。
示例表test_part一共20行数据，以字段date_str为分区
共有五个分区
每个分区分别四个文件
执行流程
执行流程总体如下：
1、使用create table name like tb_name创建备用表，使得表结构保持一致；
2、配置支持merge等参数，并使用insert overwrite语句读取原表数据插入到备用表。
3、确认表数据一致后，删除原表，使用alter语句将备用表的表名修改为原表的表名。
方案描述
新建备表，表结构与原表保持一致
create table test_part_bak like test_part; 
设置如下参数,使支持合并
SET hive.merge.mapfiles = true;
SET hive.merge.mapredfiles = true;
SET hive.merge.size.per.task = 256000000;
SET hive.merge.smallfiles.avgsize = 134217728;
SET hive.exec.compress.output = true;
SET parquet.compression = snappy;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
SET hive.exec.dynamic.partition = true;
使用insert overwrite语句查询原表数据覆盖备表
insert overwrite table test_part_bak partition(date_str) select * from test_part;
备用表数据和原表一致
删除原表，将备用表表名修改为原表名
alter table test_part_bak rename to test_part;
合并后表数据没有变化
表结构一致
从HDFS文件系统可以看出，分区数量没有改变，每个分区的几个小文件已经合并为一个文件。
