Spark Streaming小文件问题是什么？

使用 Spark Streaming 时，如果实时计算结果要写入到 HDFS，那么不可避免的会遇到一个问题，那就是在默认情况下会产生非常多的小文件，这是由 Spark Streaming 的微批处理模式和 DStream(RDD) 的分布式(partition)特性导致的，Spark Streaming 为每个 Partition 启动一个独立的线程（一个 task/partition 一个线程）来处理数据，一旦文件输出到 HDFS，那么这个文件流就关闭了，再来一个 batch 的 parttition 任务，就再使用一个新的文件流，那么假设，一个 batch 为10s，每个输出的 DStream 有32个 partition，那么一个小时产生的文件数将会达到(3600/10)*32=11520个之多。众多小文件带来的结果是有大量的文件元信息，比如文件的 location、文件大小、block number 等需要 NameNode 来维护，NameNode 会因此鸭梨山大。不管是什么格式的文件，parquet、text、JSON 或者 Avro，都会遇到这种小文件问题