Hive优化--存储优化、文件合并

最新推荐文章于 2025-06-04 13:27:52 发布
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分类专栏： Hive实战 文章标签： Hive 优化 存储
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tian_qing_lei/article/details/77484987
本文介绍Hadoop存储优化策略，如热点数据副本增加及本地策略使用，并探讨了Hive中针对大量小文件的合并操作设置，包括如何通过配置参数实现map和reduce输出文件的有效合并。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

[存储优化]
热点数据可以适当增加副本,可以尽可能多的使用本地策略。
hdfs dfs -setrep -R -w 4 /user/hive/warehouse/employee

hadoop大量小文件:
1.har
2.sequenceFile
3.CombineFileInputFormat

[hive文件合并操作]
//对于只有map的job，合并多个小文件输出文件
set hive.merge.mapfiles=true
//合并mr的多个小文件
set hive.merge.mapredfiles=true

//合并文件大小
set hive.merge.size.per.task=256,000,000

//控制是否可以合并
set hive.merge.mapfiles=true
set hive.merge.mapredfiles=false
Hive 优化--SQL执行顺序、Hive参数、数据倾斜 、小文件优化
.
03-09 2827
代码写的顺序： select ... from .a join b. on .. where.... group by... having... order by.. msyql语句执行顺序 ： from. join. on . where...group by... having.... select ... order by... hive 语句执行顺序 大致顺序 from...
Hive存储优化之Cluster By + Parquet
lquarius的博客
07-11 557
场景： 在业务场景中，会经常有join或者group by操作，这样会使数据打散，使Parquet无法达到最大的压缩比，使用Cluster By使相同的key聚合排序，达到Parquet最大的压缩比 基础知识：要熟悉以下概念，简单介绍一下 Distribute By：reduce阶段key值聚合分发 Sort By：分组排序 Cluster By =Distribute By + Sort By Parquet：列存储模式 + 列压缩 优化示例： CREATE TABLE...
Hive0.14数据存储优化
weixin_30410119的博客
08-08 131
1.hive数据存储优化 1>对于需要经常连接查询的表一定要建立分区和桶。分区的意义在于列裁剪数据，桶的意义在于并行计算 （因为用来做桶的列通过hash后分布在各自桶里，在连接时并行进行桶与桶之间的连接即可。（ORC格式的stripes文件同样有这个功能后面讲到）） 要使用以上这个特性需要在建表时构建表的分区结构和分桶结构。这个行为发生在数...
Hive终极性能优化指南：从原理到实战
最新发布
m0_56062333的博客
06-04 1390
《Hive生产环境调优实战指南》 摘要： 本文系统总结了Hive生产环境核心调优方案，涵盖执行引擎优化、存储设计、SQL技巧、资源配置及数据倾斜处理五大维度。通过启用Tez/Spark引擎提升执行效率30%-60%，采用ORC/Parquet存储格式优化I/O性能，实施分区分桶策略加速查询，并针对数据倾斜场景提供了打散Key的实战解决方案。文中包含20+关键配置参数和性能对比数据，如10亿级日志分析任务优化后耗时降低83%。附调优参数速查表和典型避坑建议，为大数据工程师提供了一套完整的性能优化方法论。
HIVE--hive优化系列（一）（存储方面）
数据科学 爱好分享 快乐就完了
07-15 418
对hive存储方面的优化
hive优化-存储格式
窗外的屋檐
04-13 456
Hive中的文件格式大致上分为面向行和面向列两类： 面向行：同一行的数据存储在一起，即连续存储。TextFile,SequenceFile。采用这种方式，如果只需要访问行的一小部分数据，亦需要将整行读入内存，推迟序列化一定程度上可以缓解这个问题，但是从磁盘读取整行数据的开销却无法避免。面向行的存储适合于整行数据需要同时处理的情况。 面向列：整个文件被切割为若干列数据，每一列数据一起存...
Hive存储优化策略
石榴姐yyds
05-30 618
1 避免小文件生成 Hive的存储本质还是HDFS，HDFS是不利于小文件存储的，因为每个小文件会产生一条元数据信息，并且不利用MapReduce的处理，MapReduce中每个小文件会启动一个MapTask计算处理，导致资源的浪费，所以在使用Hive进行处理分析时，要尽量避免小文件的生成。 那么在使用Hive时，如何能避免小文件的生成呢？当我们使用多个Reduce进行聚合计算时，我们并不清楚每个Reduce最终会生成的结果的数据大小，无法控制用几个Reduce来处理。Hive中为我们提供了一个特殊的机
hive驱动包hive-jdbc-uber-2.6.5.0-292.jar（用户客户端连接使用）
06-03
Hive是Apache Hadoop生态系统中的一个数据仓库工具，它允许我们对存储在HDFS上的大数据进行结构化查询和分析。Hive JDBC驱动是Hive与各种数据库管理工具、应用程序之间建立连接的关键组件，使得用户可以通过标准的...
apache-hive-2.3.4-bin.tar.gz
12-12
3. **Hive表**：Hive表映射到HDFS上的目录，数据以文件形式存储，支持多种文件格式，如TextFile、ORC、Parquet等。表可以被分区，提高查询效率。 4. **分区**：分区是将大表按照特定列的值划分为多个逻辑部分，每个...
apache-hive-1.2.2-bin.tar.gz
12-15
Apache Hive 是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户通过SQL-like语法来查询、管理和处理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据集。Hive 1.2.2是其的一个稳定版本，提供了许多改进和新功能。在深入...
hive数据表-小文件合并代码（java）
08-08
总的来说，Java实现的Hive小文件合并代码是大数据处理中的一个重要优化手段，它能显著提升数据处理的效率，降低存储和计算资源的消耗。通过理解并实践上述步骤，开发者可以针对具体场景定制化地解决Hive表中小文件...
大数据-hive性能优化
09-04
详细讲解了大数据中的海量数据存储架构，hive的性能优化方案。
Hive学习 day03
m0_49528461的博客
09-21 207
今天，继续学习了Hive。首先，先是复习了之前学过的内容，然后学习了表-即分区又分桶、动态分区、系统函数+自定义UDF函数、压缩、文件存储格式-概念、文件存储格式-实操、存储和压缩的结合、调优、常见问题总结、网站日志分析。 总结一下： 1.分区表 分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。 2.把
hive 优化
qq_43192537的博客
10-05 2895
hive 优化
hive数据优化
qq_34124060的博客
06-12 318
影响Mapper的数量 1）文件数量 2）文件大小，根据下面参数进行切割 set mapred.max.split.size=128000000 影响Reducer数量 mapred.reduce.tasks(强制指定reduce的任务数量) hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1G）...
Hive存储格式优化调研报告&小文件合并处理
杨鑫newlife的专栏
06-27 889
写在前面： hive表的源文件存储格式有以下几类：text 、sequence、parquet、rc、orc。下面试着从写入时间、压缩比、查询速度、表结构修改几个方面对上述存储方式进行对比说明。 由于orc是对rc格式的改进，各方面相对于rc都有很好的优化和提升，因此暂时不对rc格式进行测试。 新增了两个关于parquet的对比格式。其中，parquet_gzip是基于gzip压缩的parq...
Hive优化_1. 数据文件优化篇
Mike han
12-02 2224
之前转载了一篇。博主总结的很不错。这里本人将自己平时积累的资料汇总了一下，来补充一下这篇文章： 针对方法上篇的优化方法1,2,3 主要建立在 Hive 触发了一个 MapReduce Job。但是我们都知道，启用 MapReduce Job 会消耗系统开销的(从我这篇博文 Hive_4.DDL -- 数据库&内部表&外部表 可以发现当使用 Like 关键词的时候效率比 CTAS 要快很多倍)
hive优化总结
东杰书屋
09-22 7565
1.当hive执行join内存溢出时，可以修改hive的配置文件hive-site.xml，增大内存，如下： mapred.child.java.opts -Xmx 1024m 2.hive默认建表时的路径也可以在hive-site.xml里配置，如下: hive.meta
hive 优化（二）
happy19870612's blog
11-21 868
在讨论hive优化之前，我们需要知道的是HQL它的执行过程。 简单的说，HQL会最终转化为job，然后通过MR来执行job   问题一 既然HQL会转化为JOB,那么如果job数量太多，会不会对hive执行带来性能的影响？ 我们知道客户端提交JOB到YARN集群，然后MRAppMaster则会创建JOB，并对JOB进行初始化，初始化JOB是需要好费时间的，因为在这里会根据文件创建分片，然后
Hive用户指南：合并文件与MapReduce优化
本文主要介绍的是Hive的相关知识点，包括文件合并、MapReduce的优化策略、Group By操作以及Hive的常见问题与操作。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询...
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