大数据计算MaxCompute odps sql什么参数可以控制输出文件的个数？

在MaxCompute中，可以使用DISTRIBUTE BY子句来控制输出文件的个数。通过将数据按照某个字段进行分区，可以使得每个分区的数据被写入一个单独的文件。

以下是一个示例，假设我们有一个销售表（sales），包含订单日期（order_date）和销售额（revenue）两个字段。我们想要按照订单日期进行分区，并生成每个分区一个文件。

CREATE TABLE sales_partitioned AS
SELECT * FROM sales
DISTRIBUTE BY order_date;

在这个示例中，我们使用DISTRIBUTE BY子句将数据按照订单日期进行分区，并生成每个分区一个文件。这样，我们就可以避免小文件过多的问题，提高查询效率。

在MaxCompute ODPS SQL中，可以使用CREATE TABLE AS SELECT语句结合PARTITION BY子句来实现每个分区一个文件。具体的语法如下：

CREATE TABLE new_table AS SELECT * FROM old_table PARTITION BY column;

在这个语句中，column是你想要根据其进行分区的列。这样，每个不同的column值都会对应一个单独的文件。

但是，需要注意的是，这种方法只能将数据写入到一个新的表中，而不能直接修改原表的输出格式。如果你想在原表上直接实现每个分区一个文件，可能需要使用其他的方法，比如使用ALTER TABLE语句添加一个新的分区字段，然后使用INSERT INTO语句将数据写入到新的分区中。

另外，如果表中的小文件太多，你也可以考虑使用DROP TABLE语句删除一些不重要的表，以减少磁盘I/O的压力。

在 MaxCompute 中，可以通过设置 odps.sql.output.format.file.maxsize 参数来控制输出文件的最大大小。当达到最大大小时，系统会自动将剩余数据写入新的文件中。这样可以有效地控制输出文件的数量。
例如，如果你想每个分区一个文件，可以设置 file.maxsize 参数为分区数据的最大大小，然后使用 GROUP BY 语句按分区键进行分组，这样每个分区的数据都会单独写入一个文件中。
另外，你也可以在 Spark 或 Hive 上层使用 MaxCompute 作为数据仓库，然后在 Spark 或 Hive 上进行数据处理和输出文件控制，这样可以更加灵活地控制输出文件的数量和大小。

1、按照 https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/use-cases/merge-small-files?spm=a2c4g.11174283.0.i1的方法 ，先合并小文件
2、控制reduce的worker的数量
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/flag-parameters?spm=a2c4g.11174283.0.i2
试着聚合一下 再插入，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”