Spark定期合并Hive表小文件
一、需求背景 App端的埋点日志通过LogerServer收集到Kafka，再用Flink写入到HDFS,按天或天加小时分区，文件格式为text 或者Parquet,Checkpoint间隔为5分钟，Sink 并行度为10，每个小时产生600个小文件，由于数据量大，每天几十亿的数据，产生的小文件 ...
原文：Spark:spark df插入hive表后小文件数量多，如何合并？
在做spark开发过程中，时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题。 一般情况下通过hive的参数设置： 通过df.repartition xxx .persist 来实现小文件合并 但是并不是所有的小文件都会合并的，例如： 当设置：repartition 时 当设置：repartition 时 hivesql下采用snappy方式压缩并且合并： 使用代码进行重新分 ...
2017-07-04 01:04 0 7697 推荐指数：
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