Hive合并小文件

通过sql进行合并:

1、concatenate方法:

对于非分区表:alter table tablename concatenate

对于分区表:alter table partition(dt=20231201) concatenate

使用方便,但只适用于rcfile和orc文件类型,需要执行多次才能把文件合并成一个

2、insert overwriter方法

支持所有数据类型,但是select 后面要把所有字段拼起来,如果使用*,由于带有dt字段,无法写入新的分区。

3、insert overwrite table tablename select * 用法

从select * 中去掉一列(address)的方法:

insert overwriter table tablename select '(address)?+.+'from test

想合并成一个文件,分区字段必须去掉。

也可以通过参数合并

在map输入的时候合并小文件:

-- 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,决定了多个交换机上的文件是否需要合并

set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;

-- 执行Map前进行小文件合并

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

在reduce输出的的时候合并小文件:

-- 在map-only job后合并文件,默认true

set hive.merge.mapfiles = true;

-- 在map-reduce job后合并文件,默认false

set hive.merge.mapredfiles = true;

-- 合并后每个文件的大小,默认256000000

set hive.merge.size.per.task = 256000000;

-- 平均文件大小,是决定是否执行合并操作的阈值,默认16000000

set hive.merge.smallfiles.avgsize = 100000000;

相关推荐
飞Link20 小时前
【Sqoop】Sqoop 使用教程:从原理到实战的完整指南
数据库·hadoop·sqoop
SelectDB技术团队21 小时前
驾驭 CPU 与编译器:Apache Doris 实现极致性能的底层逻辑
数据库·数据仓库·人工智能·sql·apache
摩尔元数1 天前
出入库管理智能升级,工厂管理更高效、透明
大数据·数据仓库·人工智能·制造
龙石数据1 天前
【第三部分 实施篇】第7章 数据仓库及数据模型管理
数据仓库·数据管理·数据中台·数据模型·数据治理实战指南
且去填词2 天前
DeepSeek :基于 Schema 推理与自愈机制的智能 ETL
数据仓库·人工智能·python·语言模型·etl·schema·deepseek
yumgpkpm2 天前
Cloudera CDH、CDP、Hadoop大数据+决策模型及其案例
大数据·hive·hadoop·分布式·spark·kafka·cloudera
小湘西2 天前
数仓分层架构详解2:ODS、DWD、DWS
大数据·数据库·数据仓库
小湘西2 天前
数仓分层架构详解:ODS、DWD、DWS
数据仓库·数据分析
鲨莎分不晴2 天前
大数据的“数字金库”:HDFS 核心原理与操作指令全解
大数据·hadoop·hdfs
鲨莎分不晴2 天前
给 Hadoop 插上 SQL 的翅膀:Apache Hive 架构与实战全解
hadoop·sql·apache