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
WhoAmI2 天前
MapReduce框架原理解析一:InputFormat
大数据·hadoop
WhoAmI2 天前
MapReduce框架原理解析三:OutputFormat
大数据·hadoop
WhoAmI2 天前
MapReduce框架原理解析二:Shuffle
大数据·hadoop
王小王-1237 天前
基于 Hive 的网易云音乐数据分析及可视化系统
hive·hadoop·数据分析·音乐数据分析·网易云音乐分析·hive音乐分析·hadoop网易云
极光代码工作室7 天前
基于数据仓库的电商数据分析平台
大数据·hadoop·python·spark·数据可视化
Database_Cool_7 天前
大规模数据分析降本指南:AnalyticDB Serverless 弹性架构实战
数据仓库·阿里云·架构·数据分析·serverless
Database_Cool_7 天前
什么是湖仓一体?和数据仓库的本质区别(附 AnalyticDB MySQL 湖仓一体方案)
数据库·数据仓库·mysql
Chris _data7 天前
WPF 学习第三天 — Modbus RTU 串口通信
hadoop·学习·wpf
知识分享小能手7 天前
Hadoop学习教程,从入门到精通,Flume日志采集系统 — 完整知识点与案例代码(9)
hadoop·学习·flume
递归尽头是星辰7 天前
AI 访问数据仓库:从直连到微服务化
数据仓库·人工智能·微服务·dataagent·ai数据治理