如果通过hdfs get命令获取一个hive表的分区，怎么避免小文件

当使用hdfs get命令获取Hive表的分区时，如果分区数据较多且每个分区对应的文件较小，可能会导致小文件问题。为了避免小文件问题，可以考虑以下几个方法：

1. 合并小文件：使用Hadoop的合并工具（如hadoop fs -getmerge）将多个小文件合并成一个大文件。这样可以减少文件数量，提高数据处理效率。

2. 压缩文件：可以使用Hadoop支持的压缩格式（如gzip、snappy等）对获取的文件进行压缩，减小文件大小，同时降低存储和传输成本。

3. 使用分区抽样：如果只需要对分区数据进行部分处理或分析，可以先使用抽样技术选择一部分分区进行处理，避免获取所有分区数据。

4. 优化Hive表的写入方式：在数据写入Hive表时，可以考虑使用动态分区、合并小文件等技术，减少产生小文件的可能性。

5. 使用Hive的压缩功能：在创建Hive表时，可以配置相应的压缩格式（如Snappy、LZO等），从而在写入数据时自动进行压缩，减小文件大小。

综上所述，通过合并小文件、压缩文件、分区抽样、优化写入方式以及使用Hive的压缩功能等方法，可以有效地避免Hive表分区获取时的小文件问题。