hive bucket产生的小文件问题

本文探讨了Hive中bucketing的主要用途,包括数据采样和提高查询效率等,并讨论了在数据分布不均时使用bucketing可能带来的问题,如产生大量小文件导致NameNode压力增大、启动过多Map任务及数据加载速度减慢等。

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

Hive bucket主要作用:
1. 数据sampling
2. 提升某些查询操作效率,例如mapside join


与此同时,在数据不均匀的情况下,bucket产生大量小文件,会带来很大麻烦,具体表现为:
1. 文件数目过多,给namenode带来压力
2. 在对查询条件不加限制时,启动大量map任务
3. 数据入库慢

结论:
bucket,慎用!

评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值