大数据计算MaxCompute手动merge pk表的filenum还是不理想，还是小文件多？2g/128 = 20个，或者更少，目前2g来看有65个flienum，且，desc的存储量明显比数据地图的大很多
大数据计算MaxCompute手动merge pk表的filenum还是不理想，还是小文件多？[阿里云MaxCompute]
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在阿里云的大数据计算 MaxCompute 产品中，手动合并 MaxCompute 表的 filenum 可以通过执行 ALTER TABLE 命令来实现。通常情况下，手动合并表的 filenum 可以有效地减少表的小文件数量，提高查询性能和效率。
如果手动合并表的 filenum 后，仍然存在大量小文件的情况，可能是由以下原因导致：
数据倾斜：如果表中某些分区的数据量远大于其他分区，可能会导致分区大小不均衡，从而产生大量小文件。可以通过调整表的分区策略或者重分区等方式来解决数据倾斜的问题。
数据写入模式：如果数据写入模式不合理，可能会导致表的 filenum 过多。例如，如果使用 INSERT INTO 命令向表中不断插入数据，可能会产生大量小文件。可以尝试使用 INSERT OVERWRITE 命令或者直接加载数据等方式来减少表的 filenum。
数据更新频率：如果表的数据更新频率很高，可能会产生大量小文件。可以尝试通过合并分区、定期清理历史数据等方式来减少表的 filenum。
其他因素：还有一些其他因素也可能会导致表的 filenum 过多，例如数据压缩、数据格式等因素。可以根据具体情况进行分析和解决。
手动合并MaxCompute中的表分区（含有主键PK）的文件数量可能会遇到一些限制和挑战。以下是一些建议和注意事项：
文件合并限制：在MaxCompute中，每个任务最多可以处理10,000个文件。因此，如果要手动合并文件，确保不会超过这个限制。
合并操作方法：可以使用
Tunnel或者INSERT OVERWRITE TABLE语句来实现手动合并。使用Tunnel工具可以将现有的小文件合并为较大的文件，而INSERT OVERWRITE TABLE语句可以通过重新写入数据来合并文件。调整文件大小：如果您发现表的文件数量太多，但是文件的总大小并不大，可以尝试调整表的切分大小。可以使用
ALTER TABLE语句来更改表的切分大小，以减少文件数量。数据倾斜问题：如果某个分区的数据量特别大，可能会导致该分区下的文件数量过多。可以考虑对这个分区进行进一步拆分，以均衡数据负载和减少文件数量。
存储量差异：在MaxCompute中，数据地图（DataMap）文件通常比数据本身的存储量要小。这是因为数据地图文件只包含了元数据信息，而不包含实际的数据内容。因此，如果数据地图的存储量明显大于数据本身，可能需要进一步检查和调整表的分布、压缩等设置。