Hive中的小文件问题指的是在HDFS上存储了大量的小文件,这些小文件会导致NameNode内存消耗增加、文件访问效率低下等问题。合并小文件的基本目的是将这些小文件合并成较大的文件,以减少文件系统的元数据开销,提高数据处理性能。 2. 相关参数 Hive中用于合并小文件的相关参数主要包括: hive.merge.smallfiles.avgsize:合并...
在Map执行前合并小文件,减少Map数:CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能(系统默认的格式)。HiveInputFormat没有对小文件合并功能。 2.map-reduce阶段合并小文件 hive.merge.mapfiles = true; – 默认true,在map-only任务结束时合并小文件hive.merge.mapredfiles = true; – 默认false,在map-reduce任务...
hive任务：默认情况下，hive输⼊端的处理每个⼩⽂件会启⽤⼀个map，⼀个map启⽤⼀个JVM去执⾏，启⽤map和JVM过程资源占⽤⽐例相对提⾼，影响性能。3.⼩⽂件处理参数设置 3.1输⼊端：如果执⾏任务前，存在⼩⽂件，在执⾏map前进⾏⼩⽂件合并，通过设置参数 设置：每个Map...
-- 测试1 : 文件个数3、文件大小34.8、inputformat类HiveInputFormat、切片大小128M -- 预期 : 切片个数=文件个数=mapTask=3个 34.8 M 104.4 M /user/hive/warehouse/home.db/gulivideo_user_ori/user.txt 34.8 M 104.4 M /user/hive/warehouse/home.db/gulivideo_user_ori/user1.txt 34.8 M 104.4 M...
hive.merge.size.per.task 合并后每个文件的大小,默认256000000 hive.merge.smallfiles.avgsize 平均文件大小,是决定是否执行合并操作的阈值,默认16000000 Hive在对结果文件进行合并时会执行一个额外的map-only脚本,mapper的数量是文件总大小除以size.per.task参数所得的值,触发合并的条件是: ...
原分析表数据在HDFS存储为551个小文件,下面所有的测试都是基于这个文件。 1.测试代码方案1 设置启动map前文件合并,先使用官方默认配置,实现文件合并测试 复制 set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; --官方默认值,也是当前平台默认值 ...
sethive.merge.tezfiles=true; #当输出文件平均大小小于该值时。启用独立的TEZ任务进行文件合并 sethive.merge.smallfiles.avgsize=500000000;500MB #合并文件大小128M sethive.merge.size.per.task=500000000;500MB 上述参数会生成6个500M左右大小我文件,因为3000/500,下边那两个合并小文件参数不生效,因为生成单个文...
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; 解读:CombineFileInputFormat类 MR-Job默认的输入格式FileInputFormat为每一个小文件生成一个切片。CombineFileInputFormat通过将多个“小文件”合并为一个"切片"(在形成切片的过程中也考虑同一节点、同一机架的数据本地性),让每一个Mapper...
实现了小文件合并,变成5个300M的文件了 不足:合并后的文件大小超过256M了 3、上面两类参数同时配置 效果: 实现了小文件合并,变成5个300M的文件了 不足:合并后的文件大小超过256M了 4、调整3方案对应的参数 set hive.merge.size.per.task = 200000000; --256M改成200M ...