查看sparksql支持的参数：spark-sql set -v

需要注意这种方式对Spark的版本有要求，建议在Spark2.4.X及以上版本使用，示例： INSERT ... SELECT /*+ COALESCE(numPartitions) */ ... INSERT ... SELECT /*+ REPARTITION(numPartitions) */

spark3.0支持自适应合并小文件，通过把参数spark.sql.adptive.enabled设置为true打开自适应。但是仅仅设置这个参数是不够，合并小文件还受其他参数影响。下面是我们生产的一个作业SQL，这个SQL执行完后这个表的每个分区都有800个文件，每个文件都是几M。当时就挺纳闷的，为什么都是800。于是去看生产spark的配置文件，发现如下关键参数

我们看看这个参数的描述：它和三个参数有关，这三个参数分别sparksql的默认分区数(spark.sql.shuffle.partitions，该值默认是200)、打开sparksql自适应参数spark.sql.adptive.enabled和分区合并小文件参数spark.sql.adptive.coalescePatitions.enabled有关。需要自适应和分区合并小文件都打开才生效。如果没有设置这个合并分区初始化分区数，那么合并小文件就按照sparksql的shuffle默认分区数启动。

测试SQL如下：

insert overwrite table dws_m.dws_dtfs_mbl_dpi_tag_hour_msk_d_test_20201022 partition  (prov_id, day_id, biz_day_id, tag_flag)  select a.mdn,         a.meid,         a.imsi,         a.tag_id,         substr(a.start_time, 9, 2) hour_range,         count(*) all_cnt,         sum(a.link_dur) link_dur,         count(distinct a.start_time) m_cnt,         sum(a.up_flow) up_flow,         sum(a.down_flow) down_flow,         a.type_id,         b.is_holiday,         a.refer,         a.prov_id,         a.day_id,         a.biz_day_id,         a.tag_flag    from (select *            from dwi_m.dwi_evt_blog_mbl_dpi_tag_msk_d           where day_id = '20201020'             and prov_id = '853'             and tag_flag in ('url', 'app', 'site')) a    left join dim.dim_date b      on a.biz_day_id = b.day_id   group by a.mdn,            a.meid,            a.imsi,            a.tag_id,            substr(a.start_time, 9, 2),            a.type_id,            a.prov_id,            a.day_id,            a.biz_day_id,            a.tag_flag,            b.is_holiday,            a.refer;

测试结果如下：

有shuffle时虽然合并达到了合并小文件的目的，但是个人认为这个还有待改进。我们看到合并小文件的阈值参数spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes设置为200M了(和参数spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize一样，这个默认值64M)。有合并小文件的最小分区数spark.sql.adptive.coalescePatitions.minPartitionNum。那么我们是否把spark.sql.adptive.coalescePatitions.initialPartitionNum改成spark.sql.adptive.coalescePatitions.maxPartitionNum参数，然后根据合并小文件的阈值spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes和最大合并小文件分区数spark.sql.adptive.coalescePatitions.maxPartitionNum两者的最小值确定启动task数更合理呢？这样即不会导致初始化合并分区数太多导致小文件，又不会设置初始化分区数太少(会生成很大的文件数)而导致spark作业太慢

下面就是测试的一个极端情况