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1. 引入

Apache Hudi是一个流行的开源的数据湖框架，Hudi提供的一个非常重要的特性是自动管理文件大小，而不用用户干预。大量的小文件将会导致很差的查询分析性能，因为查询引擎执行查询时需要进行太多次文件的打开/读取/关闭。在流式场景中不断摄取数据，如果不进行处理，会产生很多小文件。

2. 写入时 vs 写入后

一种常见的处理方法先写入很多小文件，然后再合并成大文件以解决由小文件引起的系统扩展性问题，但由于暴露太多小文件可能导致不能保证查询的SLA。实际上对于Hudi表，通过Hudi提供的Clustering功能可以非常轻松的做到这一点，更多细节可参考之前一篇文章。

本篇文章将介绍Hudi的文件大小优化策略，即在写入时处理。Hudi会自管理文件大小，避免向查询引擎暴露小文件，其中自动处理文件大小起很大作用。

在进行insert/upsert操作时，Hudi可以将文件大小维护在一个指定文件大小（注意：bulk_insert操作暂无此特性，其主要用于替换spark.write.parquet方式将数据快速写入Hudi）。

3. 配置

我们使用COPY_ON_WRITE表来演示Hudi如何自动处理文件大小特性。

关键配置项如下：

• ：数据文件最大大小，Hudi将试着维护文件大小到该指定值；

• ：小于该大小的文件均被视为小文件；

• ：单文件中插入记录条数，此值应与单个文件中的记录数匹配（可以根据最大文件大小和每个记录大小来确定）

例如如果你第一个配置值设置为120MB，第二个配置值设置为100MB，则任何大小小于100MB的文件都将被视为一个小文件，如果要关闭此功能，可将hoodie.parquet.small.file.limit配置值设置为0。

4. 示例

假设一个指定分区下数据文件布局如下

假设配置的hoodie.parquet.max.file.size为120MB，hoodie.parquet.small.file.limit为100MB。File_1大小为40MB，File_2大小为80MB，File_3是90MB，File_4是130MB，File_5是105MB，当有新写入时其流程如下：

步骤一：将更新分配到指定文件，这一步将查找索引来找到相应的文件，假设更新会增加文件的大小，会导致文件变大。当更新减小文件大小时（例如使许多字段无效），则随后的写入将文件将越来越小。

步骤二：根据hoodie.parquet.small.file.limit决定每个分区下的小文件，我们的示例中该配置为100MB，所以小文件为File_1、File_2和File_3；

步骤三：确定小文件后，新插入的记录将分配给小文件以便使其达到120MB，File_1将会插入80MB大小的记录数，File_2将会插入40MB大小的记录数，File_3将插入30MB大小的记录数。

步骤四：当所有小文件都分配完了对应插入记录数后，如果还有剩余未分配的插入记录，这些记录将分配给新创建的FileGroup/数据文件。数据文件中的记录数由hoodie.copyonwrite.insert.split.size（或者由之前的写入自动推算每条记录大小，然后根据配置的最大文件大小计算出来可以插入的记录数）决定，假设最后得到的该值为120K（每条记录大小1K），如果还剩余300K的记录数，将会创建3个新文件（File_6，File_7，File_8），File_6和File_7都会分配120K的记录数，File_8会分配60K的记录数，共计60MB，后面再写入时，File_8会被认为小文件，可以插入更多数据。

Hudi利用诸如自定义分区之类的机制来优化记录分配到不同文件的能力，从而执行上述算法。在这轮写入完成之后，除File_8以外的所有文件均已调整为最佳大小，每次写入都会遵循此过程，以确保Hudi表中没有小文件。

5. 总结

本文介绍了Apache Hudi如何智能地管理小文件问题，即在写入时找出小文件并分配指定大小的记录数来规避小文件问题，基于该设计，用户再也不用担心Apache Hudi数据湖中的小文件问题了。

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