针对HDFS的小文件的治理方案可具体划分为以下几点：（对于治理方式的备注：1、对于拥有客户端权限的用户（后期会一一回收），可通过客户端执行相关命令完成治理工作，治理过程中相关数据的查看也可通过客户端自行完成；2、对于无客户端权限的用户，可通过小文件合并工具进行文件的合并（目前仅针对hive的文本文件进行合并，其他格式暂不支持）；也可通过提交ITSM运维单进行数据的删除操作；3、通过IDE离线任务进
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2023-08-02 12:03:45
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# Hive查看小文件数的实现流程
## 1. 问题背景
在Hive中，当处理大量小文件时，会导致查询性能下降。因此，需要对小文件进行合并或者删除，以提高查询效率。
## 2. 解决方案概述
为了解决这个问题，我们可以通过以下步骤实现Hive查看小文件数的功能：
1. 通过Hive的内置函数`INPUT__FILE__NAME`获取每个Hive查询任务读取的文件路径；
2. 使用Hadoop
# 实现Hive查看表小文件数
## 介绍
在Hive中，当一个表有大量小文件时，会对查询性能产生负面影响。为了解决这个问题，我们需要查看表中小文件的数量，并采取相应的措施进行优化。
本文将指导你如何使用Hive命令和Shell脚本来实现查看表小文件数的操作。下面是整个流程的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[连接Hive] --> B[创建临时表]
小文件是如何产生的1.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。2.reduce数量越多，小文件也越多(reduce的个数和输出文件是对应的)。3.数据源本身就包含大量的小文件。小文件问题的影响1.从Hive的角度看，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。2.在HDFS中，每个小文件对象约占150byt
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2023-07-12 09:19:51
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## 查询Hive的小文件数量
在Hive中，数据以文件的形式存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。当我们执行Hive查询时，Hive会将数据划分为不同的文件进行存储。然而，当数据量较小或者数据插入频繁时，可能会导致生成大量的小文件。小文件数量过多会影响Hive查询的性能，因此，了解和监控Hive中的小文件数量是很重要的。本文将介绍如何查询Hive的小文件数量，并提供相应的代码示例。
小文件产生原因hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生，所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式直接向表中插入数据insert into table A values (1,'zhangsan',88),(2,'lisi',61); 这种方式每次插入时都会产生一个文件，多次插入少量数据就会出现多个小文件，但是这种方式生产环境很少使用，可以说基本没有使用的 通过load方式加载
## Hive批量查看每张表的小文件数
作为一名经验丰富的开发者，我们知道在Hive中，当数据量过大时，会产生很多小文件，这会导致查询的性能下降。因此，我们需要定期检查每张表的小文件数，并采取相应的措施来优化数据存储。
下面我将为你介绍如何实现“Hive批量查看每张表的小文件数”的具体步骤。
### 流程图
```mermaid
journey
title Hive批量查看每张表的
小文件过多的问题：小文件过多会会导致占用过多的内存资源，因为namenode在内存中维护文件系统树和最新的元数据信息，每个小文件都会占用150字节的内存，会影响查询效率
导致小文件过多的原因：
使用动态分区，会产生很多零碎的小文件，插入分区表时最好指定分区字段的值；
reduce过多会产生很多小文件，设置合理的reduce数
减少小文件数量的措施：
1 源头解决：在日
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2023-07-12 21:27:39
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一、hive小文件 Hive的数据存储在HDFS，它对大文件的处理是非常高效的，如果合理配置文件系统的块大小，NameNode可以支持很大的数据量。HDFS主要分为NameNode，DataNode，SecondaryNameNode。 简单来说，HDFS数据的文件元信息，包括位置、大小、分块
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2023-08-18 23:03:56
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小文件的产生以及影响这里“小文件”的一个标准定义不应该说是绝对大小非常小的文件，这样说不够准确，而是应该值不满足一个块大小并且文件本身非常小的文件（比如大量不大1MB的文件）。小文件产生过多的原因很大一部分归结于用户的应用程度在执行的时候没有很好的预估写出数据量的规模，导致写出过多的小文件。如果小文件产生过多了，它会有什么严重的影响呢?主要为下面2点：加重HDFS的namespace命名空间，因为
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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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 1. Map输入合并小文件 对应参数： set mapred.max.split.
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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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 众所周知，小文件在HDFS中存储本身就会占用过多的内存空间，那么对于MR查询过程中过多的小文件又会造成启动过多的Mapper Task, 每个Mapper都是一个后台线程，会占用JVM的空间。
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2023-07-05 08:23:26
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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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基于Hive构建数据仓库时，通常在ETL过程中为了加快速度而提高任务的并行度，无论任务的类型是MapReduce还是Spark还是Flink，都会在数据写入Hive表时产生很多小文件。这里的小文件是指文件size小于HDFS配置的block块大小（目前默认配置是128MB）。在HDFS中，数据和元数据是分离的。数据文件被分割成block块文件，这些块文件存储在集群中的DataNode节点上并按副本
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2023-07-14 23:14:58
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Hive的后端存储是HDFS，它对大文件的处理是非常高效的，如果合理配置文件系统的块大小，NameNode可以支持很大的数据量。但是在数据仓库中，越是上层的表其汇总程度就越高，数据量也就越小。而且这些表通常会按日期进行分区，随着时间的推移，HDFS的文件数目就会逐渐增加。 小文件带来的问题 关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章。简单来说，HDFS的文件元信息，包括位置、大小、分
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2023-08-18 22:34:32
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背景Hivequery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，如果满足要
