在大数据计算MaxCompute（原名ODPS，阿里云提供的一种大数据处理服务）中，合并小文件通常是一个管理任务，旨在优化存储效率和查询性能。MaxCompute本身并不直接提供一个通过SDK（软件开发工具包）执行的单一语句来合并小文件，因为小文件的合并通常涉及到多个步骤和考虑因素，比如文件的选取、合并策略以及合并后的处理。
然而，你可以通过SDK（比如Java SDK、Python SDK等）来编写程序，以程序化的方式实现小文件的合并。这通常涉及以下几个步骤：
查询小文件：首先，你需要确定哪些文件是小文件。这可以通过查询MaxCompute的元数据表（如tables、partitions和files等）或使用SDK提供的API来获取文件列表和大小信息。
选择合并策略：根据业务需求和数据特点，选择合适的合并策略。比如，你可以决定合并所有小于特定大小的文件，或者只合并特定分区或表的小文件。
编写合并程序：使用SDK编写程序来读取小文件，并将它们写入到一个或多个大文件中。这可能需要使用到MaxCompute的表操作API（如TableTunnel在Java SDK中），来高效地读取和写入数据。
执行合并操作：运行你的程序，执行合并操作。这可能是一个耗时的过程，特别是当处理大量数据时。
验证和清理：合并完成后，验证合并结果是否符合预期，并清理不再需要的小文件。
需要注意的是，由于MaxCompute是一个分布式计算服务，直接通过SDK合并小文件可能不是最高效的方法，因为这会涉及到大量的数据传输和可能的网络延迟。在可能的情况下，考虑使用MaxCompute内置的分区和表优化策略，或者通过调整查询和作业设计来减少小文件的产生。
另外，如果你确实需要频繁地合并小文件，并且这些文件来自同一个表或分区，那么可能需要重新考虑你的数据模型或分区策略，以便更高效地管理和查询数据。
最后，如果你正在寻找一个现成的解决方案，那么可能需要查看是否有第三方工具或服务提供了这样的功能，或者考虑联系阿里云的技术支持以获取更多帮助。