insert into test select * from table distribute by floor (rand()*5); 这里使用distribute by进行了一个小文件的合并,通过rand() * 5,保证了从map端输出的数据,最多到5个reducer,将小文件数量控制了下来,现在只有3个文件了。 合并小文件后,再次做同样的查询,15s就完成了。确实忽略了,增量数据会导致小文件...
合并小文件是一种常用的解决小文件过多问题的方法,可以通过合并多个小文件为一个大文件来减少文件数量。Hive 提供了一些工具和技术来合并小文件,比如使用INSERT INTO语句将多个小文件合并为一个大文件,或者使用 Hive 的HiveMergeFileJob工具来批量合并小文件。 示例代码片段: 以下是一个简单的使用INSERT INTO语句合并小...
1. 使用 hive 自带的 concatenate 命令,自动合并小文件 先执行一次insert ,插入两条数据 0: jdbc:hive2://hdp101:2181,hdp103:2181,hdp10> insert into table test1 values (1,'aa',67),(2,'bb',87); 1. 打印的日志 HDFS 文件夹下形成的文件 执行insert 三次,test1 表下面会有三个小文件 使用conca...
hive中对表执行insert into数据,每次插入数据都会在表目录下形成一个小文件 解决方案: 使用insert overwrite table...(会重写数据,先进行删除后插入) 产生场景2 现象:Flume采集数据时在HDFS上产生大量小文件的问题 flume指定HDFS类型的Sink时,采集数据至HDFS指定目录,出现产生大量小文件的现象。测试hdfs的sink,发现sink...
如果源表是有大量小文件的,在导入数据到目标表的时候,如果只是insert into dis select * from origin的话,目标表通常也有很多小文件。如果有分区,比如dt, hour,可以使用distribute by dt, hour,保证每个小时的数据在一个reduce里面; 类似sqoop增量导入,还有hive一些表的查询增量导入,这些肯定是有小文件的,需要进行...
怎么解决小文件过多 1. 使用 hive 自带的 concatenate 命令,自动合并小文件 使用方法: #对于非分区表altertableA concatenate; #对于分区表altertableBpartition(day=20201224) concatenate; 举例: #向 A 表中插入数据 hive (default)>insertintotableAvalues(1,'aa',67),(2,'bb',87); ...
insert into one values(1,'dema'); insert into one values(2,'xiya'); 小文件 内部表load方式插入数据 load data local inpath '/home/hadoopadmin/one.txt' into table one load方式直接把这个文件拷贝到了目录下. load方式 或者不用这个load命令,直接再拷贝一个文件到表one目录下,执行select* from one...
①insert into - 插入数据 ②insert overwrite - 覆盖数据(insert ... values从Hive 0.14开始可用) ✦ • 2. update table - 更新表(update在Hive 0.14开始可用,并且只能在支持ACID的表上执行) ✦ • 3. delete from table where id = 1; -...
1.导出到本地文件系统 ①在Linux本地新建/data/hive2/out目录。 mkdir -p /data/hive2/out ②将Hive中的cat_group表导出到本地文件系统/data/hive2/out中。 (注意:方法和导入数据到Hive不一样,不能用insert into来将数据导出。) insert overwrite local directory '/data/hive2/out' select * from cat...