针对hive on mapreduce
1：我们可以通过一些配置项来使Hive在执行结束后对结果文件进行合并：
参数详细内容可参考官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties
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hive.merge.mapfiles 在 map-only job后合并文件，默认true
hive.merge.mapredfiles 在map-reduce job后合并文件，默认false
hive.merge.size.per.task 合并后每个文件的大小，默认256000000
hive.merge.smallfiles.avgsize 平均文件大小，是决定是否执行合并操作的阈值，默认16000000
2：如果结果表使用了压缩格式，则必须配合Sequence File来存储，否则无法进行合并
3：Hadoop的归档文件格式也是解决小文件问题的方式之一。而且Hive提供了原生支持，如果使用的不是分区表，则可创建成外部表，并使用har://协议来指定路径
4：对于通常的应用，使用Hive结果合并就能达到很好的效果。如果不想因此增加运行时间，可以自行编写一些脚本，在系统空闲时对分区内的文件进行合并，也能达到目的。
5：Reducer数量的减少也即意味着结果文件的减少，从而解决产生小文件的问题。
 
但是，对于通过sparksql来处理数据的话，在conf里添加上面参数调整是没有作用的，不过可以通过下面的方式来规避小文件：
1.通过使用repartition重分区动态调整文件输出个数
　　比如 spark.sql(“sql”).repartition(1).write().mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable(“test”);
2.使用Adaptive Execution动态设置shuffle partition
 
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SparkConf conf = new SparkConf();
conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "true");
conf.set("spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize", "67108864b");
conf.set("spark.sql.adaptive.join.enabled", "true");
conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", "20971520");
 
SparkSession spark = SparkSession
        .builder()
        .appName("JointSitePlan")
        .master("local")
        .config(conf)
        .enableHiveSupport()
        .getOrCreate();

　　shuffle partition是通过参数spark.sql.shuffle.partitions来指定的，默认是200，但是对于数据不大，或者数据倾斜的情况，会生成很多的小文件，几兆甚至几KB大小，自适应执行则会根据参数 spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize 动态调整reducer数量，详细可见 

 转自https://www.cnblogs.com/zz-ksw/p/11293891.html