Spark小文件合并优化参数详解与实现技巧 在处理大规模数据时，Spark作业可能会生成大量小文件，这不仅增加了存储开销，还可能导致计算效率低下。本文将详细介绍如何通过优化Spark的配置参数来解决小文件问题，提升性能。
小文件可能导致任务调度开销大，资源使用效率低。优化小文件合并可以减少任务数量，提高处理速度。以下是关键参数及其配置建议：
默认值：true 功能：控制是否在作业完成后合并小文件，默认合并到128MB。设置false可禁用合并。 建议：在排序或分组后启用，避免影响处理顺序。
默认值：64MB（HDFS） 功能：定义小文件的大小阈值，默认64MB。超过则不合并。 建议：根据存储类型调整，HDFS设为128MB，S3设为64MB。
默认值：2 功能：合并后文件的最小分区数，默认2。 建议：设置为2-4，避免分区过多或过少。
默认值：由集群大小决定 功能：控制默认并行度，影响处理速度。 建议：设置为 CPU 核心数×2，避免资源争抢。
默认值：根据存储类型 功能：控制读取文件的最大分区数。 建议：S3设为16，HDFS设为64，减少读取限制。
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