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 ...

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 ...

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 ...

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 ...