小文件是如何产生的： 动态分区插入数据的时候，会产生大量的小文件，从而导致map数量的暴增 数据源本身就包含有大量的小文件 reduce个数越多，生成的小文件也越多 小文件的危害： 从HIVE角度来看的话呢，小文件 ...

小文件问题原因： 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。 ② 在Hive中，动态分区会造成在插入数据过程中，生成过多零碎的小文件 ...

1、hive.merge.mapfiles，True时会合并map输出。2、hive.merge.mapredfiles，True时会合并reduce输出。3、hive.merge.size.per.task，合并操作后的单个文件 ...

针对hive on mapreduce 1：我们可以通过一些配置项来使Hive在执行结束后对结果文件进行合并： 参数详细内容可参考官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive ...

针对hive on mapreduce 1：我们可以通过一些配置项来使Hive在执行结束后对结果文件进行合并： 参数详细内容可参考官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive ...

最近发现离线任务对一个增量Hive表的查询越来越慢，这引起了我的注意，我在cmd窗口手动执行count操作查询发现，速度确实很慢，才不到五千万的数据，居然需要300s，这显然是有问题的，我推测可能是有小文件。 我去hdfs目录查看了一下该目录： 发现确实有很多小文件，有480个小文件 ...

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 ...

hive小文件合并。 当使用union all会产生多个文件夹，可以设定distributed by 或者reduce个数。 hive合并。 SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET ...