hive小文件合并

大数据处理：Hive输入格式优化与小文件合并设置
最新推荐文章于 2025-02-23 19:27:04 发布
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mr:

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

//执行Map前进行小文件合并

set mapred.max.split.size=256000000;

 

 

tez:

(14)Hive调优——合并小文件
爱吃辣条的博客
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Hive的小文件问题
Hive小文件合并
07-22 1088
作者：振鹭。
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u013983161的博客
04-22 1902
小文件的危害 1.小文件过多，占用HDFS中namenode的内存 2.小文件过多，启动过多的maptask，maptask的启动和调度消耗很多内存和时间，启动时间比job执行时间还长 针对问题2的解决方案 1.输入合并小文件，减小map数 方式1：通过设置参数来合并小文件 set mapred.max.split.size=256000000; 每个MAP最大输入大小 set mapred.min.split.size.per.node=100 000 000; 一个节点上split的至少的
hive小文件合并机制_hive小文件合并
weixin_34008445的博客
12-23 710
hive仓库表数据最终是存储在HDFS上，由于Hadoop的特性，对大文件的处理非常高效。而且大文件可以减少文件元数据信息，减轻NameNode的存储压力。但是在数据仓库中，越是上层的表汇总程度就越高，数据量也就越小，而且这些表通常会有日期分区，随着时间的推移，HDFS的文件数目就会逐步增加。一、小文件带来的问题HDFS的文件包好数据块和元信息，其中元信息包括位置、大小、分块等信息，都保存在Nam...
通过Hive小文件合并（CombineHiveInputFormat）减少80%的Map任务数
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m0_49190756的博客
02-23 625
小文件过多导致Map任务激增（每个文件至少一个Map），浪费资源且增加NameNode压力。
Spark Hive 小文件合并
longlovefilm的博客
09-18 3241
背景 小文件带来的问题 对于HDFS 从 NN RPC请求角度，文件数越多，读写文件时，对于NN的RPC请求就越多，增大NN压力。 从 NN 元数据存储角度，文件数越多，NN存储的元数据就越大。 对于下游流程 下游流程，不论是MR、Hive还是Spark，在划分分片（getSplits）的时候，都要从NN获取文件信息。这个过程的耗时与文件数成正比，同时受NN压力的影响。在NN压力大，上游小文件多的情况下，下游的getSplits操作就会比较慢。 作业生成的文件数 为了简化问题，假设：
HIVE-小文件合并
poplarandwillow的博客
02-26 982
HDFS非常容易存储大数据文件，如果Hive中存在过多的小文件会给namecode带来巨大的性能压力。同时小文件过多会影响JOB的执行，hadoop会将一个job转换成多个task，即使对于每个小文件也需要一个task去单独处理，task作为一个独立的jvm实例，其开启和停止的开销可能会大大超过实际的任务处理时间。 同时我们知道hive输出最终是mr的输出，即reducer（或mapper）的输出...
hive的小文件如何处理
Logan_addoil的博客
03-21 794
hive小文件处理思路
小文件治理之hive文件合并：hive小文件合并的三种方法
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spark_dev的博客
03-23 1万+
合并小文件太多的方法： 一、concatenate方法二、insert overwrite方法总结 三、insert overwrite select ＊
对 Hive 数仓表进行高效小文件合并
08-02 479
小文件如何产生 动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致 map 数量剧增 reduce 数量越多，小文件也越多( reduce 的个数和输出文件是对应的) 数据源本身就包含大量的小文件 小文件带来的问题 小文件会开很多 map，一个 map 开一个 JVM 去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能 小文件会给底层文件系统带来很大压力， 如在 HDFS 中，每个小文件对象约占150 byte，如果小文件过多会占用大量内存。这样 NameNode 内...
Hive合并小文件详解(参数介绍)
Samooyou的博客
05-17 7994
一、MR输出时合并小文件 参数设置 含义 set hive.merge.mapfiles=true; 默认值ture,在Map-only的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles=true; 默认值false,在Map-Reduce的任务结束时合并小文件 set hive.merge.size.per.task=256000000; 默认值256M， set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 ; 默认...
hive 合并小文件处理方案
ytp552200ytp的博客
06-03 4651
hadoop使用lzo压缩，block块大小为512MB 环境：hadoop2.6+hive1.2.1 lzo压缩 启动压缩 set hive.exec.compress.output=true; set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true; 1、减少map数，（当有大量小文件时，启动合并） set hive.input...
Hive表小文件合并方法总结
u010585659的博客
10-19 4467
Hive表小文件合并方法总结 Hive表小文件产生原因
【Hive】如何对Hive表小文件进行合并
Sunny的专栏
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1.本文原表中共12个分区，101个小文件，合并后共12个文件，其每个分区中一个。2.在CDP中因为Hive的底层执行引擎是TEZ,，所以相比CDH需要修改以前的合并参数“SET hive.merge.mapfiles=true”为“SET hive.merge.tezfiles=true;3.合并完后清理原表备份的数据建议保留一周。4.参数含义#使用动态分区#默认值为srticat,nonstrict模式表示允许所有分区字段都可以使用动态分区。
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hive 数据有时候需要进行数据合并 #!/bin/bash hadoop jar /software/servers/bdp_tools/mergefiles-1.7.jar -u lzo -p hdfs://ns1/user/dd_edw/adm.db/table_name/dt=2018-09-01 2018/12/06 今儿谈话聊天更...
Hive小文件合并调研
yukangkk的技术博客
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背景 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，
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