通过上述代码,我们可以查看到目标表中的数据,以确认INSERT OVERWRITE是否按预期工作。 结论 通过以上步骤,您已成功实现了 Hive 中通过INSERT OVERWRITE收缩小文件的操作。总结一下,整个过程包括创建表、执行数据插入以及查询结果三个主要步骤。我们使用了 HiveQL(Hive Query Language)来完成这些操作,示例代码也为您提供了...
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...
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。 insert overwrite table test [partition(hour=....
使用合适的文件格式:使用如ORC、Parquet这样的文件格式,它们支持对文件内部数据的压缩和存储优化,有助于减少小文件的产生。 注意事项 在使用上述命令和设置前,请确保你了解它们的影响,尤其是INSERT OVERWRITE可能会覆盖原有数据。 对于INSERT OVERWRITE和ALTER TABLE ... CONCATENATE命令,确保考虑了执行时间和资源使用情况...
1.问题背景:流量表数据添加字段解析,需要对数据进行重跑,就是进行 insert overwrite ,hive的引擎是 tez。不过插入后发现查询特别的慢,经排查发现是由于重新插入数据导致了很多小文件,从而导致数据查询特别慢。 2.问题解决:可以添加参数进行小文件合并 #动态分区 SET
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,...
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。 insertoverwritetabletest [partition(hour=...)]select*fromtest distributebyfloor(rand()*5); 注:这个语句把test表的数据查询出来,overwrite覆盖test表,不用担心...
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。 insert overwrite table test[partition(hour=...)]select*fromtest distribute by floor(rand()*5); ...
使用load 方式可以导入文件或文件夹,当导入一个文件时,hive表就有一个文件,当导入文件夹时,hive表的文件数量为文件夹下所有文件的数量 通过查询方式加载数据 代码语言:javascript 复制 insert overwrite tableAselect s_id,c_name,s_scorefromB; 这种方式是生产环境中常用的,也是最容易产生小文件的方式 ...