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使用Spark小文件合并工具，可以高效地合并mdb数据库中的小文件。
Spark小文件合并工具使用说明
简介
Spark小文件合并工具主要用于解决在大规模数据处理中，由于HDFS上存在大量小文件导致NameNode内存消耗过大和读写性能下降的问题，该工具通过合并这些小文件，提高Hadoop集群的处理效率和扩展能力。
功能
1、扫描：检测指定表目录中的小文件数量及分区的平均文件大小。
2、合并：将低于用户设定阈值的小文件合并成大文件，提升处理效率。
支持的表类型
Parquet
ORC
CSV
Text
Json
Hive（Parquet、ORC、CSV、Text、RCFile、Sequence、Bucket）
配置参数
| 参数名称 | 描述 | 默认值 |
spark.sql.mergeSmallFiles.enabled | 是否启用小文件合并功能 | false |
spark.sql.mergeSmallFiles.threshold.avgSize | 触发合并的分区平均文件大小阈值 | 16MB |
spark.sql.mergeSmallFiles.maxSizePerTask | 合并后的每个文件目标大小 | 256MB |
spark.sql.mergeSmallFiles.moveParallelism | 移动临时文件到最终目录的并行度 | 10000 |
使用步骤
1. 准备数据库文件
确保需要合并的mdb文件已准备好，并备份原始文件以防数据丢失。
2. 运行批量合并MDB工具
打开批量合并MDB工具，选择或拖拽mdb文件到工具界面，设置合并选项（如是否合并表、查询、表单等），然后点击“开始合并”按钮。
3. 等待合并完成
根据文件大小和数量，合并过程可能需要一些时间，完成后，检查目标数据库文件，确认合并结果的正确性和完整性。
FAQs
问题1：如何选择合适的filesize值？
回答：建议先使用scan功能获取表中的平均文件大小值（average），然后将filesize设置为一个比average更大的值，以避免合并后产生更多的小文件。
问题2：为什么合并过程中会出现临时找不到文件的问题？
回答：这是正常的，因为在合并过程中会将原表数据放入回收站，再填入已合并的数据，如果在合并过程中遇到此类问题，可以通过恢复回收站中的原数据来解决。
问题3：如何优化Spark小文件合并的性能？
回答：可以通过调整客户端配置文件中的相关参数来优化性能，例如设置合理的spark.sql.mergeSmallFiles.maxSizePerTask和spark.sql.mergeSmallFiles.moveParallelism值，以平衡合并速度和资源消耗。
