1.Spark小文件产生的原因
大数据领域的小文件，通常是指文件大小显著小于HDFS Block块（128MB/256MB）的文件，小文件过多会给HDFS带来严重的性能瓶颈（主要表现在NameNode节点元数据的管理以及客户端的元数据访问请求），并且对用户作业的稳定性和集群数据的维护也会带来很大的挑战。
Spark程序产生的文件数量直接取决于RDD中partition分区的数量和表分区的数量，需要注意的是，这里提到的两个分区，概念并不相同，RDD的partition分区与任务并行度高度相关，而表分区则是指的Hive表分区（对于Hive，一个分区对应一个目录，主要用于数据的归类存储），产生的文件数目一般是RDD分区数和表分区数的乘积。因此，当Spark任务并行度过高或表分区数目过大时，非常容易产生大量的小文件。
2.Spark小文件合并带来的收益
Spark小文件合并功能在多个方面给用户带来了较大的收益，主要归纳为如下四点：
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减少文件数量，便于数据生命周期管理；对于HDFS这种文件系统，任何一个文件、目录或者数据块（Block）都会在NameNode机器节点的内存中保存一份元数据，受限于NameNode机器节点物理内存的大小，HDFS上存放的文件数量也将受到极大的制约，将大量小文件合并成为少数几个大文件，能很大程度地减小NameNode的负载压力，提高执行性能。此外，处理小文件并非HDFS的擅长之处，HDFS的设计目标是流式访问大数据集（TB级别），在HDFS上存放大量小文件，访问这些小文件获取数据时，需要频繁连接访问不同的DataNode节点，严重影响数据的读写效率
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提高用户作业的数据读取效率；如果数据源分布着大量小文件，则Spark作业在从数据源读取数据时，也会产生大量的task，而Spark作业可用的Executor数量有限（相对应地，并行执行的task数量有限），在这种情况下，每个Executor会依次执行多个task，执行task的时候，会进行反序列化等一系列操作；如果数据源都是文件大小均衡、接近数据块大小的大文件，则Spark作业在从数据源读取数据时，产生的task数量相对会大幅减少，在这种情况下，每个Executor可能只需要依次执行少量几个task，避免在多个task之间切换，提高执行效率。
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降低Spark driver端出现OOM的概率；对于Spark作业，数据源分布的小文件数量越多，则Spark作业在从数据源读取数据时，产生的task数量也会更多，而数据分片信息以及对应产生的task元信息都保存在driver端的内存中，会给driver带来很大的压力，甚至引发OOM异常导致作业执行失败。
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加快大型Spark作业的执行速度;在基于FileOutputCommitter V1文件提交机制的应用场景下，Spark作业在所有task执行完commitTask方法提交数据后，driver端会继续执行commitJob方法来依次将数据文件转移到job的最终目标目录下，当文件数量非常大时，会成为一个严重的性能瓶颈，导致Spark作业迟迟不能结束。
3.Spark小文件合并基本原理
Spark任务在执行过程中，通常都要经历从数据源获取数据，然后在内存中进行计算，最后将数据进行持久化的过程，其中有两个非常关键的操作：
Spark小文件合并的基本原理：
在executor端，各个task任务执行完commitTask方法提交数据后，先获取作业对应的所有小文件，然后按照分区对小文件进行分组合并，最后driver端执行commitJob方法，将合并后的数据文件转移到Job的最终目标目录。在Spark作业中，引入小文件合并功能的执行流程，如下图：
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开源的Spark有两种不同的文件提交机制，即FileOutputCommitter V1和FileOutputCommitter V2，它们是Spark小文件合并功能的算法基础，只有充分了解FileOutputCommitter V1和FileOutputCommitter V2文件提交机制，才能更好地理解Spark小文件合并功能的工作原理。首先，我们来了解下，Spark写文件跟其他的程序写文件有什么不一样的地方。
4.Spark写文件不一样的地方
通常情况下，在单机上写文件时，都会生成一个指定文件名的文件，而调用Spark DataFrame的writer接口来写文件时，所得到的结果却不尽相同。如下图右侧所示，在指定路径下写入了3个数据文件。为什么会这样？这就与Spark的执行方式有关了，Spark是分布式计算系统，其RDD中的数据是分散在多个Partition中的，而每个Partition对应一个task来执行，这些task会根据vcores数量来并行执行。在下图示例中，分配了3个Partition，所以生成了part-00000、part-00001、part-00002共3个文件（文件名中间的一长串UUID是在job中统一生成的）。按照这样的执行方式，如果直接把数据写入到指定的路径下，会出现哪些问题呢？
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问题1：由于是多个task并行写文件，如何保证所有task写的所有文件要么同时对外可见，要么同时不可见？在上图示例中，3个task的写入速度是不同的，那就会导致不同时刻看到的文件个数是不一样的。此外，如果有一个task执行失败了，会导致有2个文件残留在这个路径下；
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问题2：同一个task可能因为Speculation推测执行或其他原因，导致某一时刻有多个task attempt并行执行，即同一个task有多个实例同时写相同的数据到相同的文件中，势必会造成冲突。如何来保证最终只有一个task是成功的并且数据是正确的呢？
FileOutputCommitter V1 和 FileOutputCommitter V2文件提交机制，很好地解决了上述问题，虽然它们在执行逻辑上非常相似，但在保证原子性和数据一致性等方面，差异很大。下面，我们就来详细了解这两种文件提交机制。
4.1 FileOutputCommitter V1文件提交机制
FileOutputCommitter V1文件提交机制的基本工作原理，需要经历两次rename过程，每个task先将数据写入到如下临时目录：
等到task完成数据写入后，执行commitTask方法做第一次rename，将数据文件从task临时目录转移到如下临时目录：
最后，当所有task都执行完commitTask方法后，由Driver负责执行commitJob方法做第二次rename，依次将数据文件从job临时目录下的各个task目录中，转移到如下最终目标目录中，并生成_SUCCESS标识文件：
FileOutputCommitter V1文件提交机制的执行流程，如下图：
4.2 FileOutputCommitter V2文件提交机制
FileOutputCommitter V1文件提交机制较好地解决了数据一致性的问题，因为只有在rename的过程中才可能出现数据一致性问题，而通常情况下，这种问题出现的概率非常低。但是，两次rename带来了性能上的问题，主要表现在：如果有大量task写入数据，即使所有task都执行完成了，仍需等待较长一段时间作业才结束，这些时间主要耗费在driver端做第二次rename，这个问题在对象存储中尤为突出。
FileOutputCommitter V2文件提交机制的出现，解决了两次rename存在的性能问题，其执行流程如下图。相比于FileOutputCommitter V1文件提交机制，主要去掉了在commitJob阶段做第二次rename来提高性能，但是牺牲了一部分的数据一致性。在FileOutputCommitter V2文件提交机制中，如果部分task已执行成功，而此时job执行失败，就会出现一部分数据对外可见，也就是出现了脏数据，需要数据消费者根据是否新生成了_SUCCESS标识文件来判断数据的完整性。
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