sparksql 大小写_Spark 2.4.0如何优雅地解决sparksql小文件过多的问题

在Spark 2.4.0中，可以通过以下几种方式优雅地解决SparkSQL小文件过多的问题：

1. 合并小文件：使用Hadoop的FileUtil类或者Apache Commons IO的FileUtils类，将小文件合并成一个或多个更大的文件，然后将这些大文件作为输入源。

2. 采用分区表：在创建表的时候，使用PARTITIONED BY语句指定分区字段，然后将数据按照分区字段分区存储。

3. 采用压缩格式：将文件压缩成可压缩格式，如Gzip、Snappy等，可以减小文件大小，提高IO效率。

4. 采用Parquet格式：Parquet是一种面向列的存储格式，支持数据压缩和列式存储，可以大幅度减小文件大小。

5. 调整SparkSQL的参数：通过调整spark.sql.files.openCostInBytes和spark.sql.files.maxPartitionBytes等参数，可以控制SparkSQL的小文件合并策略，从而优化查询性能。

需要注意的是，以上方法并不是适用于所有场景，需要根据具体情况选择合适的解决方案。