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查看 HDFS 上的文件时，无意间点进了 Hive 表的存储目录下，打开发现其中有许多的小文件，如下所示：
每个文件都是几个 KB，都占用了一个块，这种就是典型的小文件。那么通过这篇博客，一起来学习如何解决 Hive 中出现的小文件问题。
注意，博主使用的 Hive 版本为 3.1.3，不同版本之间可能存在微差，但整体影响不大。
小文件产生的原因
产生小文件绝大多数都是和 Reduce 相关的，因为它决定了我们最终的输出文件数量，主要有以下几个场景：
1.查询建表或者插入
当我们通过查询建表或者通过查询的方式将数据插入的时候，就有可能会产生小文件，如下所示：
create table test_a select * from tmp;
insert into test_a select * from tmp;
2.装载数据
使用 load 语句装载或者 insert 语句直接将数据装载到表中，也可能会产生小文件。
当使用 load 时，导入多少个文件，在 Hive 表中就会生成多少个文件：
load data local inpath 'xxx' overwrite into table test_a;
当使用 insert 直接插入数据时，它会启动 MR 任务，有多少个 Reduce，就会输出多少个文件：
insert into test_a values (1,'a'),(2,'b'),(3,'c');
3.动态分区
在 Hive 中使用动态分区时，容易产生大量的小文件。
这主要是由于动态分区插入数据的方式导致的，在每次插入数据时，Hive 可能会为每个分区创建一个新的文件。如果插入的数据量较小或者插入操作频繁，就会导致产生大量的小文件。
小文件过多会对Hive和底层存储HDFS产生负面影响。此外，小文件过多也会使得NameNode的元数据变得庞大，占用过多内存，1。
小文件影响
我们都知道在 HDFS 中，所有文件的元数据信息都存储在 NameNode，也就是命名空间中，它运行在有限的内存里。
HDFS 上每个文件的元数据信息占用 150B 左右的空间，一旦小文件过多，就会影响 HDFS 的性能，还可能撑爆 NameNode 的内存，造成集群宕机，无法提供服务，这就是为什么要处理小文件的根本原因。
同时，对于 Hive 来说，每个小文件在查询时都会被当作一个块，并启动一个 Map 任务来完成，但这种情况下 Map 任务的启动和初始化时间通常远大于逻辑处理时间，这样就会导致大量的资源浪费，降低程序性能。
解决方法
针对已经存在的小文件进行优化
1.小文件归档
在 Hadoop 中，提供了一种小文件归档技术，它可以将一个目录下的所有小文件都打包成一个 HAR 文件，也就是说，它只对分区表有效。
-- 是否开启归档操作，默认 false
set hive.archive.enabled=true;
-- 是否允许Hive在创建归档时可以设置父目录（该参数有些Hive版本中已经弃用，无需设置）
set hive.archive.har.parentdir.settable=true;
-- 控制需要归档文件的大小
set har.partfile.size=1099511627776;
-- 使用语法
ALTER TABLE table_name ARCHIVE PARTITION (partition
