一、小文件是如何产生的 1.动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致map数量剧增。 2.reduce数量越多，小文件也越多(reduce的个数和输出文件是对应的)。 3.数据源本身就包含大量的小文件。 二、小文件问题的影响 1.从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个 ...

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 ...

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 ...

1.小文件产生 使用hive过程中经常会遇到小文件问题： 在执行插入数据操作过程中，可能会产生小文件（map输入）； map-only作业，可能会产生小文件（map输出）； map-reduce作业，每个reduce输出一个文件，可能产生小文件（reduce输出）。 2. ...

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 ...

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 ...