## 如何实现“hive orc 合并小文件”
### 一、流程概述
首先，让我们看看整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 将小文件合并成大文件 |
| 2 | 创建一个新的orc表 |
| 3 | 将合并后的大文件加载到新的orc表中 |
### 二、详细操作步骤
#### 步骤一：将小文件合并成大文件
首先，我们需要将所有小文件合并成
0、前言 HDFS不适合大量小文件的存储，因namenode将文件系统的元数据存放在内存中，因此存储的文件数目受限于 namenode的内存大小。HDFS中每个文件、目录、数据块占用150Bytes。如果存放的文件数目过多的话会占用很大的内存甚至撑爆内存。HDFS适用于高吞吐量，而不适合低时间延迟的访问。如果同时存入大量的小文件会花费很长的时间。本篇文章主要介绍在CDP7.1.6集群中如
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2023-09-20 06:28:26
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前言本人集群使用的是cdh5.9.1版本，hive1.1.1，Hadoop2.6。hive中有个数据表有5个分区，每个分区的数据以txt形式存储，大小3G多。想要把当前数据表的数据进行压缩，存储到以orc格式存储的数据表中去。问题使用insert语句将数据进行迁移时，发现orc格式的表中的分区文件达到了10多个，每个文件大小平均20MB。HDFS的多个小文件对于namenode的压力很大，而且在执
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2023-07-12 21:17:32
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Hive压缩之二 小文件合并 调研背景当Hive输入由很多个小文件组成，由于每个小文件都会启动一个map任务，如果文件过小，以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间，会造成资源浪费，甚至OOM。为此，当我们启动一个任务，发现输入数据量小但任务数量多时，需要注意在Map前端进行输入合并。当然，在我们向一个表写数据时，也需要注意输出文件大小。输入合并合并输入小文件，减少map数？
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2023-07-14 23:14:47
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解决方案:1. 在Map输入的时候, 把小文件合并.-- 每个Map最大输入大小，决定合并后的文件数set mapred.max.split.size=256000000;-- 一个节点上split的至少的大小 ，决定了多个data node上的文件是否需要合并set mapred.min.split.size.per.node=100000000;-- 一个交换机下split的至少的大小，决定了
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2023-08-14 14:25:52
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Flink目前对于外部Exactly-Once写支持提供了两种的sink，一个是Kafka-Sink，另一个是Hdfs-Sink，这两种sink实现的Exactly-Once都是基于Flink checkpoint提供的hook来实现的两阶段提交模式来保证的，主要应用在实时数仓、topic拆分、基于小时分析处理等场景下。本篇将会介绍StreamingFileSink的基本用法、如何压缩数据以及合并
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2023-09-08 14:48:53
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Hive小文件产生的原因 一方面hive数据仓库中汇总表的数据量通常比源数据少的多，而且为了提升运算速度，我们会增加Reduce的数量，Hive本身也会做类似的优化----Reducer数量等于源数据的量除以hive.exec.reducers.bytes.per.reduce所配置的量(默认1G)。Reduce数量的增加也即意味着结果文件的增加，从而产生小文件的问题。&n
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2023-06-13 16:12:13
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1. 小文件合并位置 :
1. map输入端 对小文件合并
2. map输出端 对小文件合并
3. reduce输出端 对小文件合并
2. map输入时,对小文件合并
参数设置 :-- CombineHiveInputFormat 按切片大小切分(多个小文件可归一个切片)
-- 默认实现类 为CombineHiveInputFormat
set h
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2023-05-26 15:01:54
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经过测试，这种设置可以在map阶段和并小文件，减少map的数量。 注意：在测试的时候，如果文件格式为Textfile，并且启用lzo压缩，不能生效。 rcfile以及orc可以生效，Textfile不启用lzo压缩也可以生效。如果是新集群的话，没有历史遗留的问题的话，建议hive都使用orc文件格式，以及启用lzo压缩。
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2023-03-10 22:23:55
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#!/bin/bash
#set -x
DB=$1
#获取hive表定义
ret=$(hive -e "use ${DB};show tables;"|grep -v _es|grep -v _hb|grep -v importinfo)
for tem in $ret;
do
echo ${tem}_tmp
hive -e "use ${DB};drop table ${t
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2023-07-03 15:33:11
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Hive合并小文件，减小map数配置文件中设置的参数的含义1.限制Map，Reduce数map/reduce限制Map，Reduce数mapset mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum=30; --每个nodemanager节点上可运行的最大map任务数，默认值2，可根据实际值调整为10~100；reduceset mapreduce.tasktracke
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2023-09-08 21:31:02
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小文件合并--set hive.merge.sparkfiles = true;--spark引擎，结束后，新启动一个任务进行合并文件
set hive.merge.tezfiles = true;--tez引擎，结束后，新启动一个任务进行合并文件
--set hive.merge.mapredfiles = true;--在Map-Reduce的任务结束时合并小文件，mr引擎，结束后合并文件，新
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2023-09-08 12:03:08
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### Hive 合并小文件的流程
下面是合并小文件的步骤的简要描述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建一个新的表用于保存合并后的数据 |
| 步骤二 | 将需要合并的表的数据插入到新表中 |
| 步骤三 | 备份原始表 |
| 步骤四 | 删除原始表的数据 |
| 步骤五 | 将新表的数据插入到原始表中 |
| 步骤六 | 删除新表 |
###
原创
2023-08-27 05:40:13
65阅读
## Hive小文件合并
在使用Hive进行数据分析时，经常会遇到小文件问题。小文件指的是文件的大小远远小于HDFS的块大小（通常为128MB或256MB），这样会导致数据存储效率低下，查询性能下降。为了解决这个问题，我们可以使用Hive的小文件合并功能。
### 什么是Hive小文件合并
在Hive中，数据是以文件的形式存储在HDFS上的。当我们执行Hive查询时，Hive会根据查询条件扫
原创
2023-08-22 05:23:06
437阅读
## 合并小文件 hive 的流程
为了解决小文件过多的问题，可以使用 Hive 中的动态分区和合并小文件功能来优化查询性能。下面是合并小文件的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 创建一个新的目标表 | 创建一个新的目标表来存储合并后的数据 |
| 2. 插入数据到目标表 | 使用动态分区将原始数据插入到目标表中 |
| 3. 合并小文件 | 运行合并小文件的
原创
2023-07-31 23:56:55
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### Hive合并小文件实现流程
为了实现Hive合并小文件，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------- |
| 1 | 创建一个新的Hive表，用于存储合并后的文件 |
| 2 | 将原始表中的数据插入到新表中，并进行合并操作 |
| 3 | 删除原始表 |
| 4 | 对新表进行重命名，以替代原始表的名称 |
接下来，我们将详细介绍每个
原创
2023-07-23 15:53:01
139阅读
# Hive小文件合并
## 简介
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模的结构化数据。当使用Hive进行数据处理时，经常会遇到大量小文件的问题，这会导致查询性能下降。为了解决这个问题，我们需要进行Hive小文件合并操作，即将多个小文件合并成一个或少量文件，以提高Hive查询的效率。
## 流程概述
下面是Hive小文件合并的整体流程概述：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-07-21 20:10:35
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1 问题背景目前集群存于一个非常不健康的状态，主要问题是小文件太多，单个DataNode的block数量阈值是500,000，而现在单个DataNode的block为2,631,218，约为阈值的5倍，现在所有DataNode都处于黄色不健康状态。小文件问题会直接带来NameNode的压力巨大，从而导致HDFS的稳定性，同时对HDFS日常的数据读写带来性能下降。目前已可以看到集群的NameNode
Hive迁移数据时发现大量小文件，严重影响Hive执行效率，在这里记录下小文件合并的问题。小文件产生的原因执行MapReduce任务时，通过会作一些优化，比如增加Reduce并行度来提升计算效率。而Reduce的增多意味着输出结果文件的增多，所以会产生小文件问题。小文件产生的问题NameNode存储元数据信息，包括HDFS的抽象目录树结构，存储数据和block分块对应关系...
原创
2021-08-31 14:52:29
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我们在之前的文章中，介绍了二级分区，混合分区，静态分区，动态分区的区别和建表。今天我们聊下，当我们建好分区表。并且通过程序在表的分区目录（location）下，写入了文件。如何在hive中查询到插入的分区数据。假如我们直接查表，会发现因为没有在表的元数据中加入新增的分区信息，导致查不到数据。这时，可以通过hive修复分区的sql语句，自动修复hive的分区msck repair table tab
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2023-05-19 15:10:16
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