阿里云E-MapReduce我如果把roll的参数调小点，就可以切分均匀，日志有大量的这个，正常吗？

从你提供的日志来看，这是在Flume中常见的日志，表示Flume正在将数据写入HDFS。这些日志是正常的，不需要担心。

至于RollingPolicy，它的主要作用是在HDFS文件大小达到一定阈值时，将数据写入新的文件中，而不是继续在同一个文件中追加数据。这样可以防止单个文件过大，影响HDFS的性能。

如果你发现RollingPolicy的效果不佳，可能是因为以下几个原因：

1. 文件的分割策略不合理：你可以尝试调整RollingPolicy的参数，比如滚动间隔和文件最大大小，看看是否能改善问题。

2. HDFS的Block Size设置过大：HDFS的Block Size会影响文件的分割效果。如果Block Size过大，可能会导致单个文件过大。你可以尝试调整HDFS的Block Size，看看是否能改善问题。

3. Flume的Channel容量不足：如果Flume的Channel容量不足，可能会导致数据无法及时写入HDFS，从而导致RollingPolicy无法正常工作。你可以尝试调整Flume的Channel容量，看看是否能改善问题。

正常的，写oss时不会做真正的flush， 但不影响close。roll这些参数是和close相关的。我建议你检查下flume配置里roll相关参数的配置是否符合预期，因为只要这些参数中满足一个就会滚动日志了。rollcount是和event大小相关的，估计是发送的event大小不一致，你换成size看看，此回答整理自钉群“JindoData 用户交流群”