下面是一个使用Flink写Hive小文件的处理流程的序列图: KafkaHiveFlinkKafkaHiveFlink从Kafka消费数据数据处理将结果写入Hive表合并小文件 总结: 通过使用Flink进行数据处理,并将结果写入Hive表时,可以避免生成大量小文件的问题,从而提高查询效率。通过合理设计分区和合并操作,可以有效地减少小文件的数量,提升系统性能。希望...
set hive.merge.mapfiles = true; -- 设置reduce端输出进行合并,默认为false set hive.merge.mapredfiles = true; -- 设置合并文件的大小 set hive.merge.size.per.task = 134217728; -- 当输出文件的平均大小小于该值时,启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge。 set hive.merge.smallfiles.avgsize=1600000...
写回答 清风拂袖 如果使用 Flink 的 JDBCSink 写入 Hive3,那么是有可能产生小文件问题的。 因为JDBCSink 是基于批处理的,它会将数据缓存在内存中,直到内存满了之后才会写入 Hive3 表。如果数据量很大,那么内存很快就会满了,就会产生很多小文件。 为了避免这个问题,你可以使用 Flink 的 Checkpointing 功能。这样...
合并前的文件是不可见的,所以文件的时效性是:checkpoint 间隔 + 压缩时间。 如果压缩时间过长,作业会产生背压并增加 checkpoint 的时间。三. 分区提交设置写入分区文件后,通常需要通知下游应用程序。 例如,将分区添加到 Hive metastore 或在目录中写入 _SUCCESS 文件。 Flink内置了分区提交功能,用户也可以自定义策略分...
但是传统的流式数据入库的过程中对小文件进行合并会产生很多问题,比如流式数据不断的往hive表进行写入,如果同时有一个合并程序进行小文件的合并,那么这时候对同一份数据进行读写。会不会产生问题。如何保证事务,出错了怎么回滚呢,这些都是很棘手的问题。
流任务是flink任务是消费kafka的数据,经过各种处理之后通过flink sql或者flink jar实时写入hive,由于业务对数据的实时性要求比较高,希望数据能尽快的展示出来,所以我们很多的flink任务的checkpoint设置为1分钟,而数据格式采用的是orc格式,所以不可避免的出现了一个在大数据处理领域非常常见但是很麻烦的问题,即hdfs小文件...
Flink SQL 的 FileSystem Connector 为了与 Flink-Hive 集成的大环境适配,做了很多改进,而其中最为明显的就是分区提交(partition commit)机制。 本文先通过源码简单过一下分区提交机制的两个要素——即触发(trigger)和策略(policy)的实现,然后用合并小文件的实例说一下自定义分区提交策略的方法。
流写Hive 表支持小文件自动合并。在流的场景下,会生成很多小文件,但在流写 Hive 表时,我们支持小文件的自动合并,通过将小文件合并成更大的文件,减少了小文件的数量,从而缓解 HDFS 集群的压力。 批写Hive 表支持自动收集统计信息,这一部分完全兼容了 Hive 的行为。在使用 Hive 写 Hive 表的时候,它会收集统计...
之前笔者在介绍Flink 1.11 Hive Streaming新特性时提到过,Flink SQL的FileSystem Connector为了与Flink-Hive集成的大环境适配,做了很多改进,而其中最为明显的就是分区提交(partition commit)机制。本文先通过源码简单过一下分区提交机制的两个要素——即触发(trigger)和策略(policy)的实现,然后用合并小文件的实例说一下...
但是传统的流式数据入库的过程中对小文件进行合并会产生很多问题,比如流式数据不断的往hive表进行写入,如果同时有一个合并程序进行小文件的合并,那么这时候对同一份数据进行读写。会不会产生问题。如何保证事务,出错了怎么回滚呢,这些都是很棘手的问题。