在大数据计算MaxCompute中，我手动或者定时去执行合并是否会影响到我正在运行的spark？

当表的小文件过多时，确实存在一定概率发生性能问题。这是因为当查询涉及到大量小文件时，会增加磁盘I/O和元数据操作开销，导致查询性能下降。

手动或定时执行合并操作可能会对正在运行的Spark流式写入任务产生一些影响，具体取决于以下因素：

1. 合并操作的资源消耗：合并操作可能需要占用一定的系统资源（例如CPU、内存和磁盘IO），这可能会与正在运行的Spark任务竞争资源，导致任务性能下降。

2. 数据可见性：在执行合并操作期间，被合并的小文件可能暂时不可见或不可访问。如果正在运行的Spark任务需要读取或处理这些小文件，则可能会受到中断或错误。

要最小化对正在运行的Spark任务的影响，您可以考虑以下几个建议：

1. 定时合并操作：选择在低峰期或没有重要任务运行的时间段执行合并操作，以减少对运行中任务的干扰。

2. 资源管理：调整和分配系统资源，确保合并操作和Spark任务之间有适当的资源隔离，以避免资源竞争。

3. 优化Spark任务：评估和优化Spark任务的性能，尽量减少对小文件的依赖，例如使用合适的数据分区和压缩技术。

4. 自动化解决方案：考虑使用自动化工具或技术来处理表的小文件合并问题，以减少手动干预和最小化对任务的影响。

是的，在大数据计算MaxCompute中，当小文件过多的时候，确实有可能会影响到系统的性能。小文件过多会导致在读取数据时出现分布不均匀的情况，同时也会给文件系统带来压力，影响存储空间的有效利用。此外，严重的情况下，小文件过多可能会导致文件系统不可服务。

至于你提到的手动或定时执行合并操作是否会影响到正在运行的Spark流式写入任务，这主要取决于你的合并操作的实现方式。如果你的合并操作是并行的，并且能够有效地管理资源，那么它可能不会影响到Spark流式写入任务。但是，如果你的合并操作是串行的，或者不能有效地管理资源，那么它可能会影响到Spark流式写入任务。

总的来说，对于小文件过多的问题，最好的解决方案是在数据写入时就尽量避免产生过多的小文件。例如，你可以尝试在上传数据到MaxCompute时，尽量一次性上传大于64M的数据。这样可以在一定程度上减少小文件的数量，从而提高系统的性能。

是的，当小文件过多时，有可能会影响到您的Spark流式写入任务。这是因为过多的小文件会导致Spark的任务启动时间变长，并可能引发内存溢出等问题。

对于您的问题，手动或定时执行表的小文件合并不会对正在运行的Spark流式写入任务产生影响。这是因为这些任务和合并操作是在不同的线程中并行执行的。另外，如果您使用的是Crontab来设置定时任务，需要注意环境变量的初始化问题，否则可能会导致脚本执行异常。同时，如果同一时间有多个定时任务需要执行，可以选择允许并发执行。

会影响的。 建议不要同时对表有其他操作。此回答整理自钉钉群：MaxCompute开发者社区1群