spark sql合并小文件_技术资讯 | Spark SQL小文件问题在OPPO的解决方案 具体的实现细节 如代码

对于Spark SQL中的小文件问题，可以通过合并小文件来解决。以下是OPPO的解决方案，包括具体的实现细节和代码。

1. 使用Hadoop的FileInputFormat和TextInputFormat读取小文件并转换为RDD：

val input = sc.newAPIHadoopFile(inputPath, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text], sc.hadoopConfiguration)
val rdd = input.map(pair => pair._2.toString)

2. 将RDD转换为DataFrame：

val schema = StructType(Seq(StructField("line", StringType)))
val rowRDD = rdd.map(Row(_))
val df = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)

3. 将DataFrame写入临时目录，并设置合并小文件的参数：

df.write
  .option("mergeSchema", "true")
  .option("maxRecordsPerFile", "1000000")
  .parquet(tempOutputPath)

其中，"mergeSchema"表示是否合并不同文件的schema，"maxRecordsPerFile"表示每个文件包含的最大记录数。

4. 使用Hadoop的FileUtil将临时目录中的小文件合并为一个大文件：

val fs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
FileUtil.copyMerge(fs, new Path(tempOutputPath), fs, new Path(outputPath), false, sc.hadoopConfiguration, null)

其中，tempOutputPath为临时目录，outputPath为最终输出目录。

完整的代码如下：

import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}
import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text}
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}

object MergeSmallFiles {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val inputPath = args(0)
    val outputPath = args(1)
    val tempOutputPath = outputPath + "/temp"

    val spark = SparkSession.builder().appName("MergeSmallFiles").getOrCreate()
    val sc = spark.sparkContext

    val input = sc.newAPIHadoopFile(inputPath, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text], sc.hadoopConfiguration)
    val rdd = input.map(pair => pair._2.toString)

    val schema = StructType(Seq(StructField("line", StringType)))
    val rowRDD = rdd.map(Row(_))
    val df = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)

    df.write
      .option("mergeSchema", "true")
      .option("maxRecordsPerFile", "1000000")
      .parquet(tempOutputPath)

    val fs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
    FileUtil.copyMerge(fs, new Path(tempOutputPath), fs, new Path(outputPath), false, sc.hadoopConfiguration, null)

    spark.stop()
  }
}