Hive query将运算好的数据写回hdfs(比如insert into语句),有时候会产生大量的小文件,如果不采用CombineHiveInputFormat就对这些小文件进行操作的话会产生大量的map task,耗费大量集群资源,而且小文件过多会对namenode造成很大压力。所以Hive在正常job执行完之后,会起一个conditional task,来判断是否需要合并小文件,如果满...
使用INSERT OVERWRITE语句:通过将小文件加载到一个新的表中,然后使用INSERT OVERWRITE语句将数据合并到一个新的大文件中。 使用INSERT INTO语句:类似于INSERT OVERWRITE语句,但是使用INSERT INTO语句可以将小文件合并到现有表中。 合并表分区:如果数据存储在分区表中,可以使用ALTER TABLE语句合并分区,将小文件合并为一个...
合并后表数据没有变化 表结构一致 从HDFS文件系统可以看出,分区数量没有改变,每个分区的几个小文件已经合并为一个文件。
这将合并指定分区内的小文件。如果你想对表中所有分区执行此操作,需要为每个分区单独执行命令。 2. 利用INSERT OVERWRITE合并小文件 通过INSERT OVERWRITE命令,你可以将表中的数据重新写入到同一表或分区中,这个过程可以利用Hive对文件大小的控制来合并小文件: INSERT OVERWRITE TABLE table_name [PARTITION (partition_c...
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,需要进行一周甚至一天定时任务的小文件合并。 2. 小文件的解决 上面是平时开发数据任务时候,小文件的预防,但如果由于我们的大意,小文件问题已经产生了,就需要解决了。通常就是insert overwrite了。
小文件指的是文件大小远小于HDFS块大小(默认为128MB)的文件。这些小文件不仅增加了元数据的存储和管理开销,还会降低查询性能和存储效率。 为了解决这些问题,我们可以采取以下措施: 1. 合并小文件 通过Hive的INSERT语句中的INSERT OVERWRITE DIRECTORY命令,可以将多个小文件合并成一个大文件。这样可以减少元数据的数量,...
1. 确定需要合并的小文件所在的Hive表 首先,你需要确定哪个Hive表包含了大量的小文件。这通常可以通过Hadoop的文件系统(如HDFS)的Web界面或使用命令行工具(如hdfs dfs -ls /path/to/hive/warehouse/table_name)来查看。 2. 分析小文件的产生原因 小文件可能由多种原因产生,例如MapReduce任务的输出、数据插入的频...
insert overwrite table yanyu.tmp_bak partition(time) select * from yanyu.tmp; 查看合并小文件后的表文件个数(2000个): desc formatted yanyu.tmp_bak; 3.1.3查看hdfs里原始表和合并后任意分区中文件数量 查看合并后的文件数量: hadoop fs -ls warehouse/yanyu.db/tmp_bak/time=0 ...
归档的分区可以查看不能 insert overwrite,必须先 unarchive 最后 如果是新集群,没有历史遗留问题的话,建议hive使用 orc 文件格式,以及启用 lzo 压缩。 这样小文件过多可以使用hive自带命令 concatenate 快速合并。 ,专注于大数据技术研究,分享高质量的原创技术文章...