Hive小文件合并
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 ...
原文：hive map-reduce个数及合并小文件
. map数计算方式 . 影响map个数的因素 .修改map个数 . 合并小文件减少map数 a 输入合并。即在Map前合并小文件set mapred.min.split.size set mapred.max.split.size 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，不知道怎么用set mapred.min.split.size.per.nod ...
2019-09-05 10:06 0 1119 推荐指数：
相关推荐
hive小文件合并
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 ...
Hive 设置map 和 reduce 的个数
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set ...
hive优化之小文件合并
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中合并小文件
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 ...
合并hive/hdfs小文件
磁盘： heads/sectors/cylinders，分别就是磁头/扇区/柱面，每个扇区512byte（现在新的硬盘每个扇区有4K） 文件系统： 文件系统不是一个扇区一个扇区的来读数据，太慢了，所以有了block（块）的概念，它是一个块一个块的读取的，block才是文件 ...
mongodb 聚合(Map-Reduce)
介绍 Map-reduce 是一种数据处理范式，用于将大量数据压缩为有用的聚合结果。对于 map-reduce 操作，MongoDB 提供MapReduce数据库命令。 MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段： 1、Map：把一个操作Map到集合中 ...
3.控制hive map reduce个数
参考： https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/ar ...