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表治理-Iceberg小文件合并测试

总结

指标	合并前	合并后（因测试中多次合并，数据会偏多）
查询速度	246秒	13秒
表总大小	9.2G	26.4G
单个文件大小	1-25MB	60MB左右
metadata目录文件数	37	75
data目录文件数	900	1501

小文件合并后历史版本数据不会自动清理，需要做快照清理

快照清理参考：Iceberg过期快照清理

一、合并前性能统计

1、查询速度(4分钟多)

select count(1) from order_info1;

2、表总大小

hdfs dfs -du -h /user/hive/warehouse/data_lake_ods.db/order_info1

3、单个文件大小例子

4、文件数量

hdfs dfs -du -h /user/hive/warehouse/data_lake_ods.db/order_info1/data

路径：/user/hive/warehouse/data_lake_ods.db/order_info1/data

文件数：900

路径：/user/hive/warehouse/data_lake_ods.db/order_info1/metadata

文件数：37

二、合并任务资源使用情况

1、处理数据表中已删除的数据（仅超1亿大表才执行）

如果是大表，则先执行max-file-group-size-bytes=1处理删除文件。max-concurrent-file-group-rewrites设置为maxExecutors个数最快

CALL iceberg_catalog.system.rewrite_data_files(
table => 'data_lake_ods.order_info1',
options => map(
  'max-concurrent-file-group-rewrites','15',
  'max-file-group-size-bytes','1',
  'rewrite-all','true'
  )
);

任务使用的10并行度，单executor执行一个任务，大概20秒左右处理一个数据文件

共计2.8亿条数据表，任务执行时长15分钟左右。

2、开始合并小文件(分组大小1GB，生成文件64MB)

CALL iceberg_catalog.system.rewrite_data_files(
table => 'data_lake_ods.order_info1',
options => map(
  'max-concurrent-file-group-rewrites','15',
  'max-file-group-size-bytes','1073741824',
  'target-file-size-bytes','67108864',
  'rewrite-all','true'
  )
);
 
合并方法2大宽表直接合并：
CALL spark_catalog.system.rewrite_data_files(
table => 'data_lake_ods.order_info1',
options => map(
  'partial-progress.enabled', 'true',
  'rewrite-job-order', 'bytes-asc',
  'partial-progress.max-commits', '10000',
  'max-file-group-size-bytes', '1073741824',
  'rewrite-all','true'
  )
);

合并小文件执行时长2分钟左右

官网文档：https://iceberg.apache.org/docs/latest/spark-procedures/

其它优化参数

（1）rewrite-job-order=bytes-asc
说明：根据该值强制指定重写作业顺序
    bytes-asc：则首先重写最小的作业组。
    bytes-desc：则首先重写最大的作业组。
    files-asc：则首先重写文件最少的作业组。
    files-desc：则首先重写文件最多的作业组。
    none（默认）：则按照计划的顺序重写作业组（无特定顺序）。
（2）target-file-size-bytes
说明：目标输出文件大小
默认值：536870912（512 MB)
可以修改成：67108864（64MB)