由于hadoop擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。 在我们的hdfs 的shell命令 ...

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 ...

小文件合并是针对文件上传到HDFS之前 这些文件夹里面都是小文件 参考代码 最后一点，分清楚hadoop fs 和dfs的区别 FS涉及可以指向任何文件系统（如本地，HDFS等）的通用文件系统。因此，当您处理 ...

文件数目过多，会给HDFS带来压力，并且会影响处理效率，可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响： set hive.merge.mapfiles = true ##在 map only 的任务结束时合并小文件 set hive ...

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 ...

一、首先使用sparksql读取需要合并的数据。当然有两种情况， 　　一种是读取全部数据，即需要合并所有小文件。 　　第二种是合并部分数据，比如只查询某一天的数据，只合并某一个天分区下的小文件。 二、将读取到的数据写入临时文件中。此处需注意使用coalesce方法对文件进行合并 ...

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 ...